摘要： 很多领域，SCI是王道，尤其在中国，在教师科研职称评审和学生毕业条件中都对SCI极为重视，而会议则充当了补充者的身份。但是在计算机领域，尤其是人工智能与机器学习领域里，往往研究者们更加青睐于会议 我无意否认SCI期刊的价值，但是在机器学习、计算机视觉和人工智能领域，顶级会议才是王道。有人会质疑这些会 阅读全文

摘要： 国家自然科学基金委员会基金项目中英文名称翻译国家自然科学基金National Natural Science Foundation of China国家自然科学基金重大项目Major Program of National Natural Science Foundation of China国家自 阅读全文

摘要： 创业团队经常弄混了「需求」与「市场」的差别，从根本上说，需求是需求，但市场的构成除了有需求存在，还得有供给，同时透过共识的价格交集而成交，方能形成市场。简单说，有需求未必能形成市场，那得看供给与价格；反过来说，只有供给而不存在需求，或者供给与需求具备但价格没有共识，市场也不存在。 虽然是很简单的道理，但我还是经常发现多数团队并没有把重心摆在谈论「市场」，而是谈论「需求」，甚至连需求也没碰触到，只谈自己做了什么、想做什么，仿佛产品、服务做出来就卖得掉，这当然是比较不成熟的创业观点，但事实上多数团队就是如此。 当局者迷是很正常的事，即便我自己创业过几次，每每听到不错的点子还是会瞬间陷入「过... 阅读全文

摘要： MATLAB Functions for Multiple View GeometryPeter Kovesi's Matlab functions for Computer VisionJean-Yves Bouguet's Matlab Calibration Software The Computer Vision HomepageCVOnlineGeometry Formulas and Facts 阅读全文

摘要： 发现了一个机器视觉的Matlab工具箱，分享一下。机器视觉工具箱（MVT的）规定，在机器视觉和基于视觉的控制有益的多种功能。这是一个有点折衷收集反映作者在光度学，摄影测量，色度学 方面的个人利益。它包括文件的 阅读和写作，采集，显示，过滤，一滴，点和线特征提取，数学形态学，homographies，视觉的Jacobian，摄像机校准和色彩空间转换遍及 90多个业务功能，如图像。工具箱，Matlab与现代计算机工作站相结合，是一个有益的环境和便利的机器视觉算法研究。温和的图像大小处理率可以得到充分的``实时''，以便闭环控制。如焦点动态窗口（未提供），可用于增加处理速度注意方法。 阅读全文

摘要： 模式识别、计算机视觉、图像处理等领域大部分是对一些图像等数据的处理，比较常用的语言是C++和Matlab，相应也对应很多库，象opencv等，都是很好用功能也很强大，但是对于数据处理更方便的应该还是Matlab了，其强大的矩阵处理能力真是解决了很多问题，提高了编码效率。这里我搜集了一些关于模式识别、视觉相关的Matlab工具箱（Toolbox），其中涵盖的东西就很多了，像是一些分类聚类的模型和算法，一些数据的表示和绘制等，应该会有所帮助，但是一般都是英文的，还是那句话，用到的话肯定英文也不是问题了，对吧。自己解决就行。第一个，这个很全面但是很杂，直接涵盖了各行各业的，物理化学都有，不过还是以咱 阅读全文

摘要： 关于computer vision的会议及vision guys注:我上次在转载Zhihua Zhou的帖子时候补充说明了cv的会议,现在扩展成一篇长文. 众所周知, computer vision(cv) 存在ICCV/CVPR/ECCV三个顶级会议, 它们档次差不多,都应该在一流会议行列, 没有必要给个高下. 有些us的人认为ICCV/CVPR略好于ECCV,而欧洲人大都认为ICCV/ECCV略好于CVPR, 某些英国的人甚至认为BMVC好于CVPR.简言之, 三个会议差不多, 各有侧重和偏好. 笔者就个人经验浅谈三会异同, 以供大家参考和讨论. 三者乃cv领域的旗舰和风向标,其oral 阅读全文

摘要： 2010年11月19日 ⁄ 技术, 科研 ⁄ 共 1296字 ⁄ 评论数 26 ⁄ 被围观 4,150 阅读+由于自己以前发过一篇文章讲bow特征的matlab代码的优化的《Bag-Of-Words中K-Means聚类的效率优化》，其中的代码也用过Spatial Pyramid Code的代码里面的几个函数，不过大部分还是根据本地的需要，根据大数据量计算的需要自己整合修改的，经过不少同学的改错，现在已经基本没有错误了，注释没怎么写，以后慢慢补上，如果有什么问题可以交流。下载地址是我的实验室的链接，希望不要盗链了：代码下载链接：github：PG_BOW_DEMO.zip,百度网盘：PG_BOW 阅读全文

摘要： 两天写论文中，本来设计的是要画这个Precision-Recall Curve的，因为PRC是从信息检索中来的，而且我又做的类似一个检索，所以要画这个图，但是我靠，竟然发现不好画，找了很多资料等。最后也没画好，多么重要好看实用的图啊，可惜了。今天就花了一点功夫，专门为自己弄了个工具包，用来计算多分类问题中的Precision-Recall Curve、混淆矩阵Confusion Matrix并且进行可视化输出。不过Precision-Recall Curve对于每一类的画法还是很有讲究的，我们知道对于二类问题，像是检索中的问题，最后的查全率、查准率基本都是最后计算一对值就行了，但是就一对值，一 阅读全文

摘要： 本专题经 @老师木 同意， 特收录“老湿”对AI/ML的一些独到见解。如果非要问我为什么要特别收录这几篇文章，回答：个人认为，他的大部分见解已经并肩甚至超过了该领域的一般教授。如果你再八卦一下问这个专题为什么叫“褪去华衣 裸视学习”，答曰：这些见解一定程度上褪去了AI/ML的神秘色彩，可以让我们更客观的看待这一学科。专题分为六个篇章：1）机器学习 基础篇褪去华衣 裸视学习 之 高斯分布褪去华衣 裸视学习 之 sigmod函数褪去华衣 裸视学习 之 关于‘基’褪去华衣 裸视学习 之 随机数学褪去华衣 裸视学习 之 小赞deep learning2）机器学习 进阶篇褪去华衣 裸视学习 之 有监督学 阅读全文