转自ground truth的含义 ground truth在不同的地方有不同的含义,下面是参考维基百科的解释,ground truth in wikipedia. 1.在统计学和机器学习中 在机器学习中ground truth表示有监督学习的训练集的分类准确性,用于证明或者推翻某个假设.有监督的机器学习会对训练数据打标记,试想一下如果训练标记错误,那么将会对测试数据的预测产生影响,因此这里将那些正确打标记的数据成为ground truth. 小面是引用知乎lee philip的例子exampl

Playing for Data: Ground Truth from Computer Games ECCV 2016 Project Page:http://download.visinf.tu-darmstadt.de/data/from_games/index.html arXiv Paper : http://arxiv.org/pdf/1608.02192.pdf 摘要: 本文有意思哦,从游戏中的视频帧中得到新的训练数据,为什么用这些数据呢?众所周知,最近的计算机视觉很大程度上依赖于

维基百科关于 ground truth的解释: [Ground truth] 大致为: 在统计学和机器学习中:在机器学习中ground truth表示有监督学习的训练集的分类准确性,用于证明或者推翻某个假设.有监督的机器学习会对训练数据打标记,试想一下如果训练标记错误,那么将会对测试数据的预测产生影响,因此这里将那些正确打标记的数据成为ground truth. 以下引用自知乎lee philip的例子example on 知乎 1. 错误的数据 标注数据1 ( (84,62,86) , 1),

ground truth就是参考标准,一般用来做误差量化.比方说要根据历史数据预测某一时间的温度,ground truth就是那个时间的真实温度.error就是(predicted temperature - real temprature). 在全监督学习中,数据是有标签(label)的的,以(x, t)的形式出现,其中x是输入数据,t是label.正确的t标签是ground truth, 错误的标签则不是. 由模型函数的数据则是由(x, y)的形式出现的.其中x为之前的输入数据,y为模型预测

ground truth就是参考标准,一般用来做误差量化.比方说要根据历史数据预测某一时间的温度,ground truth就是那个时间的真实温度.error就是(predicted temperature - real temprature).在监督学习中,数据是有标签(label)的的,以(x, t)的形式出现,其中x是输入数据,t是label.正确的t标签是ground truth, 错误的标签则不是.由模型函数的数据则是由(x, y)的形式出现的.其中x为之前的输入数据,y为模型预测的值.

1. matlab 自带含 ground truth 数据集 %% 加载停车标志数据到内存: data = load('stopSignsAndCars.mat', 'stopSignsAndCars'); stopSignsAndCars = data.stopSignsAndCars; % 将 stopSignsAndCars 下的图像名,拓展为绝对路径加图像名,以方便读取 imagePath = fullfile(toolboxdir('vision'), 'visiondata'); s

最近在做一个目标检测算法,训练时用到了 bootstrap 策略,于是我将PASCAL的 Ground Truth 格式的读取函数从 Matlab 改写为 C++.PASCAL 的标注格式为: # PASCAL Annotation Version 1.00 Image filename : "对应图片路径"Image size (X x Y x C) : 宽 x 高 x 3Database : "数据库名称"Objects with ground truth :

出于project的需要,不仅要detect和classify对象,还希望建立不同class的对象之间的关系,进行所谓的pair-matching. 需要完成以下几步: 1. dataset中label的增加: 在自定义的dataset类中,方法_load_XXX_annotation(self, index) 增加 gt_pair 这个annotation: ./lib/datasets/bar_noGroup.py:172: gt_pair = np.zeros((num_objs), dt

相关论文:Joint Face Detection and Alignment using Multi-task Cascaded Convolutional Networks 概论 用于人脸检测和对齐. 本文提出的unified cascaded CNNs by multi-task learning,包含三个阶段: 1) 利用一个浅层的CNN快速产生候选窗口 2) 利用一个更复杂的CNN排除掉大量非人脸窗口 3) 利用一个更强大的CNN进一步改善结果,并输出人脸关键点位置. 本文的贡献: 1

论文提出了一种联合细胞分割和跟踪方法,利用细胞segmentation proposals创建有向无环图,然后在该图中迭代地找到最短路径,为单个细胞提供分割,跟踪和事件. 3. PROPOSAL GENERATION 论文的方法的第一个阶段是proposal generation,目标是生成大量的segmentation proposals,使其具有较高的recall.segmentation proposals生成的主要步骤:首先,从背景中分割单元:第二,blob detection用于检测单

摘要 卷积网络在特征分层领域是非常强大的视觉模型.我们证明了经过端到端.像素到像素训练的卷积网络超过语义分割中最先进的技术.我们的核心观点是建立"全卷积"网络,输入任意尺寸,经过有效的推理和学习产生相应尺寸的输出.我们定义并指定全卷积网络的空间,解释它们在空间范围内dense prediction任务(预测每个像素所属的类别)和获取与先验模型联系的应用.我们改编当前的分类网络(AlexNet [22] ,the VGG net [34] , and GoogLeNet [35] )到完

This article come from HEREARS-L1: Learning Tuesday 10:30–12:30; Oral Session; Room: Leonard de Vinci 10:30  ARS-L1.1—GROUP STRUCTURED DIRTY DICTIONARY LEARNING FOR CLASSIFICATION Yuanming Suo, Minh Dao, Trac Tran, Johns Hopkins University, USA; Hojj

http://blog.csdn.net/myarrow/article/details/51933651 1. 目前进展 1.1 相关资料      1)HANDS CVPR 2016      2)HANDS 2015 Dataset      3)CVPR 2016      4)Hand 3D Pose Estimation (Computer Vision for Augmented Reality Lab)          5)CVPR2016 Tutorial: 3D Deep

https://en.wikipedia.org/wiki/Information_retrieval 信息检索 (一种信息技术) 信息检索(Information Retrieval)是指信息按一定的方式组织起来, 并根据信息用户的需要找出有关的信息的过程和技术.狭义的信息检索就是信息检索过程的后半部分,即从信息集合中找出所需要的信息的过程,也就是我们常说的 信息查寻(Information Search 或Information Seek).一般情况下,信息检索指的就是广义的信息检索. 信息

把r-cnn系列总结下,让整个流程更清晰. 整个系列是从r-cnn至spp-net到fast r-cnn再到faster r-cnn.  RCNN 输入图像,使用selective search来构造proposals(大小不一,需归一化),输入到CNN网络来提取特征, 并根据特征来判断是什么物体(分类器,将背景也当做一类物体),最后是对物体的区域(画的框)进行微调(回归器). 由下面的图可看出,RCNN分为四部分,ss(proposals),CNN,分类器,回归器,这四部分是相对独立的.改进的

Large Scale Visual Recognition Challenge 2015 (ILSVRC2015) Legend: Yellow background = winner in this task according to this metric; authors are willing to reveal the method White background = authors are willing to reveal the method Grey background

Paper reading. #@author: gr #@date: 2014-03-11 #@email: forgerui@gmail.com Early Detection Abstract: Structured Output SVM Processing Sequential Data Detecing Facial Expressions, Hand Gestures, Human Acctivities 1. Introduction 1.1. potential applica

Paper about Event Detection. #@author: gr #@date: 2014-03-15 #@email: forgerui@gmail.com 看一些相关的论文. 1. <Efficient Visual Event Detection using Volumetric Features> ICCV 2005 扩展2D box 特征到3D时空特征. 构建一个实时的检测器基于容积特征. 采用传统的兴趣点方法检测事件. 2. <ARMA-HMM: A New

Research Code A rational methodology for lossy compression - REWIC is a software-based implementation of a a rational system for progressive transmission which, in absence of a priori knowledge about regions of interest, choose at any truncation time

中文稍后补充,先上官方原版教程.ROS Kinetic 搭配 Gazebo 7 附件----官方教程 Tutorial: ROS integration overview As of Gazebo 1.9 and ROS Hydro, Gazebo no longer has any direct ROS dependencies and is now installed as an Ubuntu stand-alone package. Historically using Gazebo wi