摘要：
YOLO、SSD、FPN、Mask-RCNN检测模型对比 一．YOLO（you only look once） YOLO 属于回归系列的目标检测方法，与滑窗和后续区域划分的检测方法不同，他把检测任务当做一个regression问题来处理，使用一个神经网络，直接从一整张图像来预测出bounding b 阅读全文
摘要：
RCNN系列、Fast-RCNN、Faster-RCNN、R-FCN检测模型对比 一．RCNN 问题一：速度 经典的目标检测算法使用滑动窗法依次判断所有可能的区域。本文则预先提取一系列较可能是物体的候选区域，之后仅在这些候选区域上提取特征，进行判断。 问题二：训练集 经典的目标检测算法在区域中提取人 阅读全文
摘要：
虚拟纹理与几何图像技术 一． 基本图形学概念 图1. 几何与纹理。 曲面一般表示成三角网格和纹理图像，三角网格表示曲面的几何拓扑信息，纹理图像给出曲面的颜色材质等信息。将三角网格映射到平面区域的过程被称为曲面参数化，将纹理图像贴合到曲面上被称为纹理贴图。图1显示了一张人脸曲面的三角网格、纹理图像；图 阅读全文
摘要：
深度学习与传统图像识别 概述 传统方法中特征提取主要依赖人工设计的提取器，需要有专业知识及复杂的调参过程，同时每个方法都是针对具体应用，泛化能力及鲁棒性较差。 深度学习主要是数据驱动进行特征提取，根据大量样本的学习能够得到深层的、数据集特定的特征表示，其对数据集的表达更高效和准确，所提取的抽象特征鲁 阅读全文