from: http://handong1587.github.io/computer_vision/2015/09/12/cv-resources.htmlPublished: 12 Sep 2015 computer_vision Jump to...
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2023-08-14 19:57:08
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前言 本文系统全面地介绍了Attention机制的不同类别，介绍了每个类别的原理、优缺点。概述Attention机制目的在于聚焦有用的信息，并减少不重要信息的比重。Attention机制可以分为6大类，包括4个基础类别和2个组合类别。4个基础类别分别是通道注意力（channel attention），空间注意力（spatial attention），时间注意力（temporal atte
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2022-10-14 13:30:02
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Computer vision models on PyTorch This is a collection of image classification, segmentation, detection, and pose estimation models. Many of them are
原创
2022-05-14 19:53:53
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一、ImageNet Object Detection, Object Classification+Localization 二、COCO Image Captioning 三、LFW Face Recognition 四、CIFAR The CIFAR Image Classification
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2016-03-11 11:11:00
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https://opencv.org/ OpenCV (Open Source Computer Vision Library) is released under a BSD license and hence it’s free for both academic and commercial
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2018-01-05 00:43:00
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https://arxiv.org/abs/1512.00567 Convolutional networks are at the core of most state-of-the-art computer vision solutions for a wide variety of tasks
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2017-11-05 16:42:00
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此部分是计算机视觉部分，主要侧重在底层特征提取，视频分析，跟踪，目标检测和识别方面等方面。对于自己不太熟悉的领域比如摄像机标定和立体视觉，仅仅列出上google上引用次数比较多的文献。有一些刚刚出版的文章，个人非常喜欢，也列出来了。33. SIFT关于SIFT，实在不需要介绍太多，一万多次的引用已经说明问题了。SURF和PCA-SIFT也是属于这个系列。后面列出了几篇跟SIFT有关的问题。[199
原创
2022-11-08 14:43:07
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今天小白为小伙伴带来计算机视觉领域书籍《Computer Vision:Algorithms and Applications》
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2021-07-29 15:55:03
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摘要
在过去的几年里，深度学习方法在几个领域的表现都超过了以往的机器学习技术，其中最突出的一个例子就是计算机视觉。这篇综述文章简要介绍了计算机视觉问题中最重要的一些深度学习方案，即卷积神经网络、深度玻尔兹曼机和深度信念网络，以及叠加去噪自编码器。简要介绍了它们的历史、结构、优点和局限性，然后介绍了它们在各种计算机视觉任务中的应用，如对象检测、人脸识别、动作和活动识别以及人体姿态估计。最后，简要介
原创
2021-08-13 09:48:33
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2015-06-19 17:21:00
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翻译一项关于视觉特征检测的最新进展概述（作者已被接受的手稿）和A survey of recent advances in visual feature detection
原创
2022-11-08 21:18:33
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翻译一项关于视觉特征检测的最新进展概述——http://tongtianta.site/paper/56761摘要 -
原创
2022-11-08 21:18:43
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1.Visually Indicated Sounds网址：http://vis.csail.mit.edu/通过视频预测敲打的声音 2.AI Porn Video Editor代码网址：https://github.com/ryanjay0/miles-deep色情视频分类器 3.A Neural Algorithm of Artistic Style代码网址：https:/
原创
2022-07-15 21:08:49
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翻译特征提取和描述算法的最新进展：全面的调查 摘要 - 计算机视觉是当今信息技术中最活跃的研究领域之一。让机器和机器人能够以视线的速度看到和理解周围的世界，创造出无穷无尽的潜在应用和机会。特征检测和描述算法确实可以被认为是这种机器和机器人眼睛的视网膜。然而，这些算法通常是计算密集型的，这使得它们无法实现视觉实时性能的速度。此外，它们的能力不同，有些人可能会因为特定类型的输入而与其他人相比
原创
2022-11-08 14:49:37
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翻译本地描述符的性能评估——http://tongtianta.site/paper/56756摘要 - 在本文中，我们比较了为局部
原创
2022-11-08 21:29:27
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CS231n是斯坦福大学SVL实验室（Stanford Vision and Learning Lab）主导开设为期10周的计算机视觉课程，主讲为李飞飞教授，相关链接如下：课程主页CS231课程主页：http://cs231n.stanford.edu/CS231 GitHub主页（包含课程作业）：https://github.com/cs231n（访问页面：cs231n.github...
原创
2021-10-28 15:03:00
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1.背景介绍随机森林在计算机视觉领域的应用和技术随机森林（Random Forests）是一种机器学习方法，它通过构建多个决策树来进行预测和分类。
作者：林达华，个人主页：www.dahua.meComputer Vision是AI的一个非常活跃的领域，每年大会小会不断，发表的文章数以千计（单是CVPR每年就录取300多，各种二流会议每年的文章更可谓不计其数），新模型新算法新应用层出不穷。可是，浮华背后，根基何在？对于Vision，虽无大成，但涉猎数年，也有管窥之见。Vision所探索的是一个非常复杂的世界，对于这样的世界如何建模，如何分析，
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2022-08-08 11:25:49
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翻译HPatches：手工和学习本地描述符的基准和评估——http://tongtianta.site/paper/8979摘
原创
2022-11-08 21:29:16
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此部分是计算机视觉部分，主要侧重在底层特征提取，视频分析，跟踪，目标检测和识别方面等方面。对于自己不太熟悉的领域比如摄像机标定和立体视觉，仅仅列出上google上引用次数比较多的文献。有一些刚刚出版的文章，个人非常喜欢，也列出来了。18. Image Stitching图像拼接，另一个相关的词是Panoramic。在Computer Vision: Algorithms and Applicati
原创
2022-11-29 22:30:27
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