摘要：
Image registration methodology 图像配准广泛用于遥感，医学图像，计算机视觉等。通常，它的应用根据图像获取方式主要分为四组： 不同视角(多视角分析)。从不同视角获取同一场景图像。其目的是为了获得更大的2D视图或者扫描场景的3D表示。 应用示例：遥感-被检区域图像的拼接。计 阅读全文
摘要：
摘要 对于非平面场景可见光-红外视频配准是视觉监控的一个新领域。它使用两种光谱信息的结合来更好的行人检测和分割。这里，提出一个新的用于非平面场景的可见光和红外配准的在线框架，这个框架包括前景分割、特征匹配、修正和差异计算。提出的方法基于稀疏轮廓点相关性。这个框架的关键想法是在视频的开始移除错误的区域 阅读全文
摘要：
1.opencv右键捕捉响应与qt新功能右键弹出控制菜单冲突 在新建窗口时，设置窗口参数，屏蔽qt新功能。 2.Ubuntu上安装python版opencv 3. opencv显示图像格式 使用cv.imshow(“demo”, img)时， img的格式必须是np.uint8 阅读全文
摘要：
Fast R-CNN是一个基于区域的目标检测算法。Fast R-CNN建立在先前的工作之上，并有效地使用卷积网络分类目标建议框。与先前的工作相比，使用几点创新改善了训练和测试时间并增加了检测准确率。 2. Fast R-CNN结构和训练 图1展示了Fast R-CNN的结构。该网络输入一个完整的图像 阅读全文
摘要：
最先进的目标检测网络依赖于区域生成算法来假设目标位置。先前的SPPnet和Fast R-CNN都已经减少了检测网络的运行时间，但也暴露出区域建议计算是个瓶颈。这篇文章，引出一个区域生成网络（RPN）和检测网络共享全图的卷积特征，因此使得区域建议几乎没有任何开销。RPN是一个在每一个位置同时预测目标边 阅读全文
摘要：
摘要 大多数实例分割算法都要求为所有的训练样本分配一个分割掩码标签。为新类别打标签是一件费时费力的事情，所以这篇文章提出了一个新的偏监督学习训练范例，使用权值迁移函数来训练拥有大量边框标注但是有很少分割标注的实例分割模型。这些改进可以让Mask R-CNN检测和分割3000个视觉概念，通过使用Vis 阅读全文
摘要：
特征金字塔是用于检测不同尺度的对象的识别系统中的基本组件。但是最近的深度学习对象检测器已经避免了金字塔表示，部分原因是它们是计算密集型和内存密集型的。在本文中，我们利用深层卷积网络固有的多尺度金字塔层次结构来构造具有边际额外损失的特征金字塔。开发了一种具有横向连接的自上而下的架构，用于在所有尺度上构 阅读全文
摘要：
摘要 我们提出了一个概念上简单、灵活和通用的对象实例分割框架。我们的方法高效地检测图像中的目标，同时为每个实例生成高质量的分割掩码。这种称为Mask R-CNN的方法通过添加一个用于预测目标掩码的分支来扩展Faster R-CNN，该分支与现有的用于边框识别的分支并行。Mask R-CNN训练简单， 阅读全文
摘要：
1.1 计算机视觉 上面这张图是64x64像素的图像，它的数据量是12288，下图是1000x1000像素的图像，它的数据量是3百万。如果用全连接网络去处理这张图片，输入是一个维度为3百万的向量，如果隐藏层有1000个神经元，则第一层的权重是一个（1000,3百万）的矩阵，有30亿个参数。这是一个非 阅读全文
摘要：
对极几何是研究两幅图像之间存在的几何。它和场景结构无关，只依赖于摄像机的内外参数。研究这种几何可以用在图像匹配、三维重建方面。（因为参考多处来源，本文各个章节之间没有统一约定符号） 基线：连接两个摄像机光心$O（O^{'}）$的直线 对极点：基线与像平面的交点 对极平面：过基线的平面 对极线：对极平 阅读全文