随笔分类 - Computer Vision
摘要：前言：每天至少读2-3篇文章，有精有泛； 1、多数文章看摘要，少数文章看全文； 2、最重要的是：自己要概括这篇文献到底说了什么，做好笔记和记录，否则等于白读！ 3、看过的文章千万不可放置一旁再不过问，记得温故而知新。 4、阅读顺序： 先看abstract、introduction >然后看discu
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摘要：本文大致脉络： 对每张图片，作者首先使用 P. Doll´ar and C. Zitnick. Structured forests for fast edge detection. ICCV , 2013. 4, 5 来产生边缘图（edge probability map)，请注意probabil
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摘要：译文： 《基于二值化赋范梯度特征的一般对象估计》 摘要： 通过训练通用的对象估计方法来产生一组候选对象窗口，能够加速传统的滑动窗口对象检测方法。我们观察到一般对象都会有定义完好的封闭轮廓，而且通过将相关图像窗口重置为固定大小，就可以通过梯度幅值进行区分。基于以上的观察以及复杂度的考虑，为了明确训练方
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摘要：这篇文章的主要贡献点在于： 1.实验证明仅仅利用图像整体的弱标签很难训练出很好的分割模型； 2.可以利用bounding box来进行训练，并且得到了较好的结果，这样可以代替用pixel-level训练中的ground truth； 3.当我们用少量的pixel-level annotations和
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摘要：1998年以来，人工神经网络识别技术已经引起了广泛的关注，并且应用于图像分割。基于神经网络的分割方法的基本思想是通过训练多层感知机来得到线性决策函数，然后用决策函数对像素进行分类来达到分割的目的。这种方法需要大量的训练数据。神经网络存在巨量的连接，容易引入空间信息，能较好地解决图像中的噪声和不均匀问
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摘要：初探计算机视觉的三个源头、兼谈人工智能｜正本清源 如果你诚心正意把计算机视觉作为个人事业并严肃认真对待的话，请认真看一下这篇来自视觉求索的采访语录。正如朱松纯先生所言 中国有句很有名的话：“一个民族如果忘记了历史,她也注定将失去未来。” 我认为这句话对一个学科来讲，同样发人深省。 2016-12-1
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