做机器视觉和图像处理方面的研究工作,最重要的两个问题:其一是要把握住国际上最前沿的内容:其二是所作工作要具备很高的实用背景.解决第一个问题的办法就是找出这个方向公认最高成就的几个超级专家(看看他们都在作什么)和最权威的出版物(阅读上面最新的文献),解决第二个问题的办法是你最好能够找到一个实际应用的项目,边做边写文章. 做好这几点的途径之一就是利用网络资源,利用权威网站和专家们的个人主页. 依照下面目录整理:研究群体(国际国内)专家主页前沿国际国内期刊与会议搜索资源GPL软件资源 一.研究群体用来…

(1) NIPS,  Conference and Workshop on Neural Information Processing Systems, A类顶会 1987年由联结主义学派创建,每年一次,美国.加拿大.西班牙举办.近年主题主要为机器学习,人工智能和统计学等. 论文: https://papers.nips.cc/ 下载脚本: http://blog.csdn.net/shouhuxianjian/article/details/78075431(转载) 2018年的会议议程: (…

今天学习了王家林老师scala讲座的第29讲,case class和case object的应用实战.做下记录. 信息来源于 DT大数据梦工厂微信公众账号:DT_Spark 关注微信账号,获取更多关于王家林老师的课程内容 王老师QQ:1740415547 微信号:18610086859 话不多说,让我们从代码出发: abstract class People//定义抽象类case class Student(age:Int) extends People//定义case class,继承抽象类c…

做图像处理,没有一定的知识储备是不可能的,但是一定要学会“借力打力”,搜集一些很实用的开源代码,你们看看是否需要~~ 场景识别: SegNet: A Deep Convolutional Encoder-Decoder Architecture for Robust Semantic Pixel-Wise Labelling https://github.com/alexgkendall/caffe-segnet Tracking: Learning to Track: Online Multi…

目录 1. 问题 2. 方法 3. 实验设计 3.1. 解决词典内部(一组已知)任务的能力 3.2. 解决新任务(少量标记数据)的能力 4. 讨论和启发 论文:Taskonomy: Disentangling Task Transfer Learning Zamir, Amir R., et al. "Taskonomy: Disentangling task transfer learning." Proceedings of the IEEE Conference on Compu…

Paper Title 论文题目 Authors Name/s per 1st Affiliation (Author) 作者名字/s 每第一作者 line 1 (of Affiliation): dept. name of organization 第1行(专属单位):dept.机构名字 line 2-name of organization, acronyms acceptable 第2行-组织的名字,可以首字母缩写 line 3-City, Country 第3行-城市,国家 line 4…

在图像去雾这个领域,几乎没有人不知道<Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior>这篇文章,该文是2009年CVPR最佳论文.作者何凯明博士,2007年清华大学毕业,2011年香港中文大学博士毕业,可谓是功力深厚,感叹于国内一些所谓博士的水平,何这样的博士才可以真正叫做Doctor. 关于何博士的一些资料和论文,大家可以访问这里:http://research.microsoft.com/en-us/um/people/kahe/ 最开…

论文下载地址:http://research.microsoft.com/en-us/um/people/jiansun/papers/GuidedFilter_ECCV10.pdf 本文主要介绍导向滤波,但是在网上看这算法还能去雾,不知道是具体是怎么利用导向滤波实现去雾的,希望过来人指点迷津,这块主要是重写了导向滤波应用于彩色图像的部分代码,希望与大家共同交流. 论文主要如下: Kaiming He, Jian Sun, Xiaoou Tang. Single Image Haze Remov…

paper:Li Y, Zhu J, Hoi S C H, et al. Robust Estimation of Similarity Transformation for Visual Object Tracking[C]. //AAAI2019. 代码跑不通,大段错误提示: /utility/mexfiles/mpolar.mexa64' 无效 按照项目主页https://github.com/ihpdep/LDES上的建议 If it does not run directly, pro…

日期:2021年5月29日 会议主要内容概述:人员调整,xyl同时兼顾前后端:确定表格缩放策略和新图表添加:强调任务分配,总结工作. 一.进度情况## 组员 负责 两日内已完成的工作 后两日计划完成的工作 工作中遇到的困难 徐宇龙 后端 账单代码结构设计 (#32) 文件导入功能实现 语音处理 前端下载文件的方式限制较多 姬硕 后端 账单功能接口设计 账单修改功能实现 对于语法不熟悉和细节部分的设计 吕硕鹏 前端 图表横屏显示 新图表添加 (#38) 细节部分很难完善,遗留问题尚未有比较好的解决…