转自知乎<深度学习大讲堂> 雷锋网(公众号:雷锋网)按:本文作者王斌,中科院计算所前瞻研究实验室跨媒体计算组博士生,导师张勇东研究员.2016年在唐胜副研究员的带领下,作为计算所MCG-ICT-CAS团队核心主力队员(王斌.肖俊斌),参加了ImageNet大规模视觉识别挑战赛(ILSVRC)的视频目标检测(VID)任务并获得第三名.目标检测相关工作受邀在ECCV 2016 ImageNet和COCO竞赛联合工作组会议(ImageNet and COCO Visual Recognition C
1.卡尔曼滤波的导论 卡尔曼滤波器(Kalman Filter),是由匈牙利数学家Rudolf Emil Kalman发明,并以其名字命名.卡尔曼出生于1930年匈牙利首都布达佩斯.1953,1954年分别获得麻省理工学院的电机工程学士以及硕士学位.1957年于哥伦比亚大学获得博士学位.卡尔曼滤波器是其在博士期间的研究成果,他的博士论文是<A New Approach to Linear Filtering and Prediction Problem>[1]. 卡尔曼滤波器是一个最优化自回归
计算机视觉中的目标检测,因其在真实世界的大量应用需求,比如自动驾驶.视频监控.机器人视觉等,而被研究学者广泛关注. 上周四,arXiv新出一篇目标检测文献<Object Detection in 20 Years: A Survey>,其对该领域20年来出现的技术进行了综述,这是一篇投向PAMI的论文,作者们review了400+篇论文,总结了目标检测发展的里程碑算法和state-of-the-art,并且难能可贵的对算法流程各个技术模块的演进也进行了说明,还深入到目标检测的特定领域,如人
CVPR2019:无人驾驶3D目标检测论文点评 重读CVPR2019的文章,现在对以下文章进行点评. Stereo R-CNN based 3D Object Detection for Autonomous Driving 1. introduction 本文提出了完全自动驾驶3D目标检测方法,包括3D图像检测疏密度,语义和几何信息.这个方法命名为Stereo R-CNN,将Faster R-CNN推广到3D图像输入信息,检测和关联左右两部分图像.通过在立体区域建议网络stereo Regio
今天我们开始进入正篇 Chapter 3: Rays, a simple camera, and background 对于所有的光线追踪器,基本都有一个光线类,计算沿光线看到的颜色. 我们的光线是一个矢量运算: p(t) = a + t * b. 书中的向量用大写粗体字表示,但这里我遵循一般表示法:矩阵为粗体大写字母,向量为粗体小写字母,而标量为正常字体 P是光线指向的目标位置,a是光线的起点,b是光线指向的方向,t则是光线步长. 如图: 我们如下定义ray-class /// ray.h /