[计算机视觉领域]常用的 feature 提取方法,feature 提取工具包 利用 VL 工具包进行各种特征的提取: VL 工具包官网地址:http://www.vlfeat.org/index.html %% Extract Every kind of Features% the VL_tool box for feature extraction. clc; run('/home/wangxiao/Documents/MATLAB/vlfeat-0.9.20-bin/vlfeat-0.9.…

编者按:2014年度计算机视觉方向的顶级会议CVPR上月落下帷幕.在这次大会中,微软亚洲研究院共有15篇论文入选.今年的CVPR上有哪些让人眼前一亮的研究,又反映出哪些趋势?来听赴美参加会议的微软亚洲研究院实习生胡哲的所见所闻. 作者:胡哲 微软亚洲研究院实习生 计算机视觉(Computer Vision)是近十几年来计算机科学中最热门的方向之一,而国际计算机视觉与模式识别大会(Conference on Computer Vision and Pattern Recognition,简称CVP…

2014看计算机视觉领域的最新热点" title="从CVPR 2014看计算机视觉领域的最新热点"> 编者按:2014年度计算机视觉方向的顶级会议CVPR上月落下帷幕.在这次大会中,微软亚洲研究院共有15篇论文入选.今年的CVPR上有哪些让人眼前一亮的研究,又反映出哪些趋势?来听赴美参加会议的微软亚洲研究院实习生胡哲的所见所闻. 作者:胡哲 微软亚洲研究院实习生 计算机视觉(Computer Vision)是近十几年来计算机科学中最热门的方向之一,而国际计算机视觉与模…

​自然语言处理(NLP)是人工智能领域一个十分重要的研究方向.NLP研究的是实现人与计算机之间用自然语言进行有效沟通的各种理论与方法. 本文整理了NLP领域常用的16个术语,希望可以帮助大家更好地理解这门学科. 1.自然语言处理(NLP) 自然语言处理,简单来说就是构建人与机器之间沟通的桥梁,以实现人机交流的目的. 自然语言处理有两大核心任务:自然语言理解(NLU)与自然语言生成(NLG). 2.Attention 机制 Attention的本质是从关注全部到关注重点.将有限的注意力集中在重点信…

算法是人工智能(AI)核心领域之一. 本文整理了算法领域常用的39个术语,希望可以帮助大家更好地理解这门学科. 本文为下半部分,上半部分见本账号上一篇文章. 19.迁移学习(Transfer Learning)​ 迁移学习是一种机器学习的方法,指的是一个预训练的模型被重新用在另一个任务中. 20.长短期记忆网络(LSTM) LSTM是一种特殊的循环神经网络,能够学习长期依赖性. 21.生成对抗网络(GAN) 生成对抗网络(GAN, Generative Adversarial Networks…

​算法是人工智能(AI)核心领域之一. 本文整理了算法领域常用的39个术语,希望可以帮助大家更好地理解这门学科. 1. Attention 机制 Attention的本质是从关注全部到关注重点.将有限的注意力集中在重点信息上,从而节省资源,快速获得最有效的信息. 2. Encoder-Decoder 和 Seq2Seq Encoder-Decoder 模型主要是 NLP 领域里的概念.它并不特指某种具体的算法,而是一类算法的统称.Encoder-Decoder 算是一个通用的框架,在这个框架下可…

​语音交互是基于语音输入的新一代交互模式,比较典型的应用场景是各类语音助手. 本文整理了语音交互领域常用的4个术语,希望可以帮助大家更好地理解这门学科. 1. 语音合成标记语言(SSML) 语音合成标记语言的英文全称是Speech Synthesis Markup Language,这是一种基于XML的标记语言,可让开发人员指定如何使用文本转语音服务将输入文本转换为合成语音. 与纯文本相比,SSML可让开发人员微调音节.发音.语速.音量以及文本转语音输出的其他属性. SSML可自动处理正常的停顿…

机器学习是人工智能(AI)的核心,是使计算机具有智能的根本途径.​ 本文整理了一下机器学习领域常用的15个术语,希望可以帮助大家更好的理解这门涉及概率论.统计学.逼近论.凸分析.算法复杂度理论等多个领域的庞杂学科. 1. AdaBoost(Adaptive Boosting) AdaBoost是Adaptive Boosting的缩写. AdaBoost是一种迭代算法,其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器),然后把这些弱分类器集合起来,构成一个更强的最终分类器(强分类器). 2…

机器人视觉中有一项重要人物就是从场景中提取物体的位置,姿态.图像处理算法借助Deep Learning 的东风已经在图像的物体标记领域耍的飞起了.而从三维场景中提取物体还有待研究.目前已有的思路是先提取关键点,再使用各种局部特征描述子对关键点进行描述,最后与待检测物体进行比对,得到点-点的匹配.个别文章在之后还采取了ICP对匹配结果进行优化. 对于缺乏表面纹理信息,或局部曲率变化很小,或点云本身就非常稀疏的物体,采用局部特征描述子很难有效的提取到匹配对.所以就有了所谓基于Point Pair 的…

转载出处:blog.csdn.net/carson2005 以下链接是本人整理的关于计算机视觉(ComputerVision, CV)相关领域的网站链接,其中有CV牛人的主页,CV研究小组的主页,CV领域的paper,代码,CV领域的最新动态,国内的应用情况等等.打算从事这个行业或者刚入门的朋友可以多关注这些网站,多了解一些CV的具体应用.搞研究的朋友也可以从中了解到很多牛人的研究动态.招生情况等.总之,我认为,知识只有分享才能产生更大的价值,真诚希望下面的链接能对朋友们有所帮助.(1)goog…

这是收录的图像视觉领域的博客资源的第一部分,包含:中国内地.香港.台湾 这些名人大家一般都熟悉,本文仅收录了包含较多资料的个人博客,并且有不少更新,还有些名人由于分享的paper.code或者数据集不多,暂时没收录了.择优选择自己关注的吧! 说明: 1)主要罗列有资源分享的博客,如果是该领域专家但资源分享较少,则未收录 2)排名按照字母顺序 3)主要按照博客的域名进行分类,不代表作者当前工作所在机构 4)欢迎补充更多的资源. 1 中国内地 1.1 程明明 清华大学程明明博士,南开大学媒体计算实验…

需求说明: 省级用户可以登记国家指标 省级用户和市级用户可以登记指标分解 登记国家指标时,需要录入以下数据:指标批次.文号.面积,这里省略其他数据,下同 登记指标分解时,需要录入以下数据:指标批次.文号.面积,以及可以选择多个市(市级登记的时候是县)的指标,每个市(县)的指标也是要输入批次.文号.面积 登记指标分解时,一个指标批次不能选择多个相同的市(县) 登记指标分解时,需要判断当前剩余面积是否足够,比如省登记的时候,要看国家本年度下发给省的指标面积是否大于省本年度所以指标面积,登记国家指标不…

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1. 安装Desktop, 2. 安装ArcGIS Server 3. 安装SQLServer2017 4. ArcMap 中 Catalog 中注册ArcGIS Server 5. System Toolboxes 中创建企业级 Geodatabase 6. Catalog 中添加Database Connections 其中这里的PostgreSQL的用户名和密码可以用上面的sde的那个用户名和密码 sde/pswd 7. 在ArcGIS Server 的连接中注册 数据库存储 8. 在 D…

1. 安装Desktop, 2. 安装ArcGIS Server 3. 安装PostgreSQL 9.5 从 C:\Program Files (x86)\ArcGIS\Desktop10.5\DatabaseSupport\PostgreSQL\9.5\Windows64 拷贝文件 st_geometry.dll 到对应目录 C:\Program Files\PostgreSQL\9.5\lib 下, 否则在发布过程中会提示缺少文件. 4. ArcMap 中 Catalog 中注册ArcGIS…

又是一枚祖国的骚年,阅览做做笔记:http://www.cnblogs.com/neopenx/p/4643705.html 这里只是一些基础知识.帮助理解DL tool的实现. “这也是深度学习带来的一个全新领域,它要求研究者不仅要理论强,建模强,程序设计能力也要过硬,不能纸上谈兵.” CUDA的广泛应用造就了GPU计算专用Tesla GPU的崛起. 随着显卡的发展,GPU越来越强大,而且GPU为显示图像做了优化.在计算上已经超越了通用的CPU.如此强大的芯片如果只是作为显卡就太浪费了,因此N…

又是一枚祖国的骚年,阅览做做笔记:http://www.cnblogs.com/neopenx/p/4643705.html 这里只是一些基础知识.帮助理解DL tool的实现. 最新补充:我需要一台DIY的Deep learning workstation. “这也是深度学习带来的一个全新领域,它要求研究者不仅要理论强,建模强,程序设计能力也要过硬,不能纸上谈兵.” CUDA的广泛应用造就了GPU计算专用Tesla GPU的崛起. 随着显卡的发展,GPU越来越强大,而且GPU为显示图像做了优化…

如果内容侵权的话,联系我,我会立马删了的-因为参考的太多了,如果一一联系再等回复,战线太长了--蟹蟹给我贡献技术源泉的作者们- 最近准备从理论和实验两个方面学习深度学习,所以,前面装好了Theano环境,后来知乎上看到这个回答,就调研了一下各个深度学习框架,我没有看源码,调研也不是很深入,仅仅是为了选择深度学习框架做的一个大概了解- 1. 如何选择深度学习框架? 参考资料如下: 1. https://github.com/zer0n/deepframeworks/blob/master/READ…

在单GPU下,所有这些工具集都调用cuDNN,因此只要外层的计算或者内存分配差异不大其性能表现都差不多. Caffe: 1)主流工业级深度学习工具,具有出色的卷积神经网络实现.在计算机视觉领域Caffe仍然是最流行的工具包,他有很多扩展,但是由于 一些遗留的架构问题,它对递归网络和语言建模的支持很差.此外,在caffe种图层需要使用C++定义,而网络则使用protobuf定义. 2)caffe支持pycaffe接口,但这仅仅是用来辅助命令行接口的,而即便是是使用pycaffe也必须使用Proto…

还未完全写完,本人会一直持续更新!~ 各大深度学习框架总结和比较 各个开源框架在GitHub上的数据统计,如下表: 主流深度学习框架在各个维度的评分,如下表: Caffe可能是第一个主流的工业级深度学习工具,它开始于2013年底,具有出色的卷积神经网络实现.在计算机视觉领域Caffe依然是最流行的工具包,它有很多扩展,但是由于一些遗留的架构问题,它对递归网络和语言建模的支持很差.此外,在Caffe中图层需要使用C++定义,而网络则使用Protobuf定义. CNTK由深度学习热潮的发起演讲人创建…

转载:http://www.cnblogs.com/wangguchangqing/p/4853263.html 1.SIFT概述 SIFT的全称是Scale Invariant Feature Transform,尺度不变特征变换,由加拿大教授David G.Lowe提出的.SIFT特征对旋转.尺度缩放.亮度变化等保持不变性,是一种非常稳定的局部特征. 1.1 SIFT算法具的特点 图像的局部特征,对旋转.尺度缩放.亮度变化保持不变,对视角变化.仿射变换.噪声也保持一定程度的稳定性. 独特性好…

目录 0. 前言 1. 博客一 2.. 博客二 0. 前言   这篇论文提出了一种新的特征融合方式来解决多尺度问题, 感觉挺有创新性的, 如果需要与其他网络进行拼接,还是需要再回到原文看一下细节.这里转了两篇比较好的博客作为备忘. 1. 博客一 这篇论文是CVPR2017年的文章,采用特征金字塔做目标检测,有许多亮点,特来分享. 论文:feature pyramid networks for object detection 论文链接:https://arxiv.org/abs/1612.031…

Feature Pyramid Networks for Object Detection 特征金字塔网络用于目标检测 论文地址:https://arxiv.org/pdf/1612.03144.pdf 论文背景: 特征金字塔是用于检测不同尺寸物体的识别系统的基本组成部分.但是最近的深度学习目标检测方法避免了使用金字塔表示,部分原因在于它是计算和内存密集型的.Fast R-CNN和Faster R-CNN主张使用单一尺度计算特征,因为它提供了精确度与速度之间良好的折中,然而多尺度检测仍然表现更好…

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 -特征检测是计算机视觉和图像处理中的基础和重要问题.这是一个低级处理步骤,它是基于计算机视觉的应用程序的基本部分.本文的目的是介绍一项关于视觉特征检测的最新进展和进展的调查.首先,我们从心理学角度描述边缘,角点和斑点之间的关系.其次,我们将检测边缘,角点和斑点的算法分类为不同的类别,并提供每个类别中代表性近期算法的详细描述.考虑到机器学习更多地涉及视觉特征检测,我们更加强调基于…

Internet Feature Controls (B..C)   Updated: July 2012 This article describes feature controls with names that begin with the letters B or C. For links to other feature controls, see Feature Controls. Binary Behavior Security Browser Emulation Child W…

Search 库主页 Related Links ArcObjects SDK for ArcGIS 10Microsoft Help System Documentation Convert part to feature command ConvertPart.cs // Copyright 2010 ESRI// // All rights reserved under the copyright laws of the United States// and applicable int…

翻译自 Features Reference 下表列出了软/硬件Feature和权限的参考信息,它们被用于GooglePlay. 硬件feature 下面列出了被大多数当前发布的平台所支持的硬件功能描述.为了标明应用程序所使用或需要的某个硬件Feature,都要在一个独立的<uses-feature>元素的android:name属性中声明. Feature类型 Feature描述符 描述 注释 Audio android.hardware.audio.low_latency 应用程序使用设备…

<script src="js/feature.js"></script> if (feature.webGL) { console.log("你的浏览器支持WebGL"); } else { console.log("你的浏览器不支持WebGL"); } 下面是Feature.js可进行的浏览器检测的特性列表. feature.async feature.addEventListener feature.canvas f…

背景 Extjs4.2 默认提供的Search搜索,功能还是非常强大的,只是对于国内的用户来说,还是不习惯在每列里面单击好几下再筛选,于是相当当初2.2里面的搜索,更加的实用点,于是在4.2里面实现. 国际惯例,先上图 参考文献 https://gist.github.com/aghuddleston/3297619/ http://gridsearch.extjs.eu/ 国外的大牛已经帮我们实现了在4.0中的应用,但是到4.2还需要做少许变更才可以使用. 修改后的源代码如下[复制如下代码,放…

我们要把应用各组件放在一起做集成 测试,这样才能保证模型和控制器之间能够良好契合. 在 RSpec 中,这种测试称为功能测试(feature spec),有时也称为验收测试(acceptance test)或集成测试(integration test).这种测试的作用是确保 软件作为一个整体能按预期使用. Capybara库 (8000star),用来定义功能测试的步骤,模拟真实用户的使用过程. 5.1已经自带这个库,因为系统测试依赖它. Rails5.1 框架增加了系统测试.用的是MiniTe…