paper 99：CV界的明星人物经典介绍

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CV人物1:Jianbo Shi史建波毕业于UC Berkeley,导师是Jitendra Malik.其最有影响力的研究成果:图像分割.其于2000年在PAMI上多人合作发表”Noramlized cuts and image segmentation”.这是图像分割领域内最经典的算法.主页:www.cis.upenn.edu/~jshi/ 和www.cs.cmu.edu/~jshi/ (补充:Jianbo Shi还有一个经典的工作就是KLT点跟踪算法,虽然KLT三个字母里面没…

CV界的明星人物们

CV界的明星人物们来自:http://blog.csdn.net/necrazy/article/details/9380151,另外根据自己关注的地方,加了点东西. 今天在cvchina论坛上看到的一篇帖子,总结了当前CV界最火的一些人.列举的比较全面了.bfcat还想补充几个,加在后面了. CV人物1:Jianbo Shi史建波毕业于UC Berkeley,导师是Jitendra Malik.其最有影响力的研究成果:图像分割.其于2000年在PAMI上多人合作发表”Noramlized c…

基于jQuery 3D旋转明星人物展示特效

分享一款基于jQuery 3D旋转明星人物展示特效.这是一款来自百度换肤活动的明星旋转展示效果.效果图如下: 在线预览源码下载实现的代码. html代码: <div class="s-skin-wrap" data-d=""> <div class="s-skin-inner"> <div class="s-skin-content"> <div class="s-s…

Paper | 量化CV任务的关联性，寻找最佳迁移策略（Taskonomy）

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 5：支持向量机系列二: Support Vector —— 介绍支持向量机目标函数的 dual 优化推导，并得出“支持向量”的概念。

paper 4中介绍了支持向量机,结果说到 Maximum Margin Classifier ,到最后都没有说“支持向量”到底是什么东西.不妨回忆一下上次最后一张图: 可以看到两个支撑着中间的 gap 的超平面,它们到中间的 separating hyper plane 的距离相等(想想看:为什么一定是相等的?),即我们所能得到的最大的geometrical margin γ˜.而“支撑”这两个超平面的必定会有一些点,试想,如果某超平面没有碰到任意一个点的话,那么我就可以进一步地扩充中间的 g…

paper 7：支持向量机系列四：Outliers —— 介绍支持向量机使用松弛变量处理 outliers 方法。

在最开始讨论支持向量机的时候,我们就假定,数据是线性可分的,亦即我们可以找到一个可行的超平面将数据完全分开.后来为了处理非线性数据,使用 Kernel 方法对原来的线性 SVM 进行了推广,使得非线性的的情况也能处理.虽然通过映射 ϕ(⋅) 将原始数据映射到高维空间之后,能够线性分隔的概率大大增加,但是对于某些情况还是很难处理.例如可能并不是因为数据本身是非线性结构的,而只是因为数据有噪音.对于这种偏离正常位置很远的数据点,我们称之为 outlier ,在我们原来的 SVM 模型里,outlie…

paper 6：支持向量机系列三：Kernel —— 介绍核方法，并由此将支持向量机推广到非线性的情况。

前面我们介绍了线性情况下的支持向量机,它通过寻找一个线性的超平面来达到对数据进行分类的目的.不过,由于是线性方法,所以对非线性的数据就没有办法处理了.例如图中的两类数据,分别分布为两个圆圈的形状,不论是任何高级的分类器,只要它是线性的,就没法处理,SVM 也不行.因为这样的数据本身就是线性不可分的. 对于这个数据集,我可以悄悄透露一下:我生成它的时候就是用两个半径不同的圆圈加上了少量的噪音得到的,所以,一个理想的分界应该是一个“圆圈”而不是一条线(超平面).如果用 X1 和 X2 来表示这个二维…