一.VG数据集 机器学习领域的突破突然让计算机获得了以未曾有的高精度识别图像中物体的能力--几乎达到了让人惊恐的程度.现在的问题是机器是否还能更上层楼,学会理解这些图片中所发生的事件. Visual Genome的新图像数据库有望推动计算机向这一目标挺进,并帮助衡量计算机在理解真实世界这一进程中的进步.教会计算机理解视觉场景是人工智能非常重要的基础.它不仅能产生更多有用的视觉算法,也能帮助训练计算机实现更高效的交流,因为语言与物质世界的表征具有非常密切的联系. Visual Genome是由专业

Visual Semantic Navigation Using Scene Priors 2018-10-21 19:39:26 Paper:  https://arxiv.org/pdf/1810.06543.pdf Demo:https://www.youtube.com/watch?v=otKjuO805dE&feature=youtu.be 本文将首先定义什么是 visual semantic navigation, 然后描述怎么利用深度强化学习的框架来解决该问题,以及该任务的 bas

这是一篇被ICLR 2019 接收的论文.论文讨论了如何利用场景先验知识 (scene priors)来定位一个新场景(novel scene)中未曾见过的物体(unseen objects).举例来说,在「厨房」这一场景中,有一张图片显示「苹果」在冰箱的储物架上,同为水果的物体,如「橙子」,会出现在场景的哪个位置呢?论文提出了用基于强化学习的方法来定位「橙子」. 论文:VISUAL SEMANTIC NAVIGATION USING SCENE PRIORS 论文作者:Wei Yang , X

Bottom-Up and Top-Down Attention for Image Captioning and Visual Question Answering-阅读总结 笔记不能简单的抄写文中的内容,得有自己的思考和理解. 一.基本信息 **\1.标题:**Bottom-Up and Top-Down Attention for Image Captioning and Visual Question Answering **\2.作者:**Peter Anderson,Xiaodong

原文地址:https://arxiv.org/pdf/1711.10370.pdf 这是何恺明老师发表于CVPR2018的一篇优秀paper. 先简单回顾一下语义分割领域之前的工作 那么什么是语义分割? 语义分割其实就是对图片的每个像素都做分类.其中,较为重要的语义分割数据集有:VOC2012 以及 MSCOCO . 比较流行经典的几种方法 传统机器学习方法:如像素级的决策树分类,参考TextonForest以及Random Forest based classifiers.再有就是深度学习方法

更好的阅读体验,请查看首发原文链接:AI资源对接需求汇总:第3期 平台介绍 平台由人工智能领域几个知名原创公众号发起,总读者约25万. 主要面向人工智能领域的从业者,涵盖图像处理.三维计算机视觉.机器学习.深度学习.自然语言处理等技术,涉及手机影像.辅助/自动驾驶.移动机器人.无人机.AR.VR.工业自动化等产业. 平台宗旨:为大家提供人工智能相关的资源对接机会,包括但不限于:求职招聘.项目合作.咨询等.不管你是在校学生.高校教师.公司技术研发.创业者.还是投资人,在这里你都有机会找到适合的资源

原文链接 本文修正部分错误. 以下是精心收集的一些非常好的开放数据集,也是做 AI 研究不容错过的数据集. 标签解释 [经典]这些是在 AI 领域中非常著名.众所周知的数据集.很少有研究者或工程师没有听说过它们. [有用]这些是更加接近现实世界的.精心设计的数据集.而且,这些数据集通常在产品和研发两方面都有用. [学术]这些是在机器学习和 AI 的学术研究中通常作为基准或基线使用的数据集.无论好坏,研究人员都使用这些数据集来验证算法. [陈旧]这些数据集,无论是否实用,已经有相当长历史了. 计算

1.Used Libraries, Datasets, and Models 1.1 Libraries TensorFlow (from Google): https://www.tensorflow.org/ Theano (from U Montreal): https://github.com/Theano/Theano Caffe (from Berkeley): http://caffe.berkeleyvision.org/ Torch (from Facebook): http:

Image Caption: Automatically describing the content of an image domain:CV+NLP Category:(by myself, you can read the survey for detail.) CNN+RNN, with attention mechanisms Reinforcement Learning GAN Compositional Architecture: Review Network, Guiding

OpenCV视觉处理核心课程 观看链接:https://www.bilibili.com/video/av29500928?from=search&seid=4700863932001463989 第一讲 工欲善其事必先利其器——图像处理基础 Open Libraries/projects: OpenCV:http://opencv.org/ HALCON:http://www.halcon.com/ 下载——三个链接: 1)http://opencv.org/   (最新发布) 2)https

数据集:http://bigdata.51cto.com/art/201702/531276.htm 计算机视觉 MNIST: 最通用的健全检查.25x25 的数据集,中心化,B&W 手写数字.这是个容易的任务——但是在 MNIST 有效,不等同于其本身是有效的. 地址:http://pjreddie.com/projects/mnist-in-csv/ CIFAR 10 & CIFAR 100: 32x32 彩色图像.虽不再常用,但还是用了一次,可以是一项有趣的健全检查. 地址:http

论文题目:Beyond OCR + VQA: Involving OCR into the Flow for Robust and Accurate TextVQA 论文链接:https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3474085.3475606 一.任务概述 视觉问答任务(VQA):将图像和关于图像的自然语言问题作为输入,并生成自然语言答案作为输出.  文本视觉问答任务(TextVQA):面向文字识别的问答任务. 二.Baseline 2.1 Baseline 1

最近看见大伙留言才知道国内安装Xamarin开发原来这么艰辛啊! 第一:网速不快 第二:Android SDK下载受限 等等... 鉴于这些原因,特写下这篇文章以及分享打包好的离线包以帮助大家尽快体验Xamarin开发. 离线包上传在百度网盘:http://pan.baidu.com/s/1o8pWvBO(记得使用7Zip解压) 离线包打包方法 之所以可以离线安装,也是因为Visual Studio支持离线安装才可以的.先介绍我是如何打包离线包的: 1,添加下面网址的防火墙设置 dl-ssl.g

研究生做的稍微有点水平的就这两个项目了:一个是利用SVM做手绘草图的分类,另一个是利用JointBoost+CRF做手绘草图的分割.总结得出的经验是做研究的方法就是将别人大神的代码看懂然后改成适合自己项目的代码,转而这次记录的是另一个项目就是利用JointBoost+CRF做手绘草图的分割. 引言 手绘草图的分割就是语义上的分割,如下面两个图:    左图是未标记的"手绘草图",右图是人工标记了的手绘草图,我们想训练一个分类模型能够对手绘草图上的样点进行语义分类,即判断某点所属类别(头

转自孙广东.   转载请注明出处:http://write.blog.csdn.net/postedit/38922399 更全的内容请看我的游戏蛮牛地址:http://www.unitymanual.com/forum.php?mod=guide&view=my 3.Visual Components 有新的组件和游戏对象已添加到uGUI,允许和容易的创建GUI特定功能.这一节将介绍新的游戏物体被创建的基础. 3.1 Text 该Text 组件,也被称为是一个标签,有一个Text 区域用于输入

1. 早期C. Koch与S. Ullman的研究工作. 他们提出了非常有影响力的生物启发模型. C. Koch and S. Ullman . Shifts in selective visual attention: Towards the underlying neural circuitry. Human Neurobiology, 4(4):219-227, 1985. C. Koch and T. Poggio. Predicting the Visual World: Silenc

常用快捷键 技巧 0.0 删除文件中的当前行: Home + Shife-End + Delete 技巧 1.1 避免意外复制一个空白行 工具->选项->文本编辑器->所有语言->常规: 没有选定内容时对空行应用剪切或复制命令 技巧 1.2 通过剪贴板来循环粘贴不同内容 Ctrl-Shift-V: 可以在过去剪切或复制到剪贴板上的20条内容间进行循环粘贴 技巧 1.3 使用 Ctrl+Enter 组合键在上方插入一行, Ctrl+Shift+Enter 组合键在下方插入一行 技巧

不用splitter控件  简单实现对mfc对话框的分割的方法 直接贴上源代码主要部分吧 这个是基于对话框的工程 进行对话框的分割实现 只是相应了三个消息函数,看一下就会明白的 我空间资源里边有现成的工程代码可以下载运行 .cpp 文件 // spliteDlg.cpp : implementation file // #include "stdafx.h" #include "splite.h" #include "spliteDlg.h" #

Adding a controller to a ASP.NET Core MVC app with Visual Studio 在asp.net core mvc 中添加一个控制器 2017-2-28 5 分钟阅读时长 By Rick Anderson The Model-View-Controller (MVC) architectural pattern separates an app into three main components: Model, View, and Contro

写在前面:一篇魏云超博士的综述论文,完整题目为<基于DCNN的图像语义分割综述>,在这里选择性摘抄和理解,以加深自己印象,同时达到对近年来图像语义分割历史学习和了解的目的,博古才能通今!感兴趣的请根据自己情况找来完整文章阅读学习. 图像的语义分割是计算机视觉中重要的基本问题之一,其目标是对图像的每个像素点进行分类,将图像分割为若干个视觉上有意义的或感兴趣的区域,以利于后续的图像分析和视觉理解．近年来,深度卷积神经网络(Deep Convolutional Neural Network, DCN