原帖地址: http://blog.sciencenet.cn/blog-370458-750306.html 关于计算机视觉和模式识别领域的期刊并不是很多,下面我收集了一些该领域的代表性期刊,并介绍了他们的影响因子以及投稿难度和审稿周期.希望对大家有帮助吧,后期大家还有发现的可以留言,补充哦. 首先介绍计算机视觉领域的4个顶级代表性期刊吧. (1) IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence,IEEE模式分析与机

适合于图像处理方向的SCI期刊杂志列表[转]   表1. 适合于图像处理方向的SCI期刊杂志列表 ISSN 期刊名 出版周期 1057-7149 IEEE TRANSACTIONS ON IMAGE PROCESSING Monthly 1070-9908 IEEE SIGNAL PROCESSING LETTERS Monthly 1053-587X IEEE TRANSACTIONS ON SIGNAL PROCESSING Monthly 0895-6111 COMPUTERIZED ME

2019年上半年收集到的AI计算机视觉方向干货文章 时光飞逝,一晃上半年快要结束了.对人工智能高度感兴趣的笔者,每天都要看不少人工智能方面的文章,很多是干货文章,受益匪浅,所以整理成这个系列的文章. 这是第一篇,聚焦计算机视觉方向. 笔者打算以后人工智能研习侧重点就放在计算机视觉方面尤其是人脸识别领域. [计算机视觉] 机器视觉系统的一般构架与组成 干货|如何利用CNN建立计算机视觉模型? [人脸识别] 深入浅出人脸识别原理 深度学习下的人脸识别技术:从“后真相”到“无隐私” 人脸识别技术在道路

期刊: best (1) IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence,IEEE模式分析与机器智能汇刊,简称PAMI,是IEEE最重要的学术性汇刊之一. (2) ACM Transactions on Graphics,美国计算机协会图形汇刊,简称TOG,该刊侧重于计算机图形的处理,影响因子在该领域也比较高. (3) International Journal of Computer Vision,该刊也是该领域的顶

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

本文由  网易云发布. 10月22日至29日,全球计算机视觉顶尖专家们共聚威尼斯,参加ICCV2017国际计算机视觉大会,就领域内最新成果展开集中研讨,大会论文集也代表了计算机视觉领域最新的发展方向和最高水平.网易云安全(易盾)图像算法工程师邸新汉提交的两篇ICCV论文均被大会收录,并受邀参与专题研讨. ICCV是计算机视觉领域最高级别的会议,由IEEE主办,全球范围内每两年召开一次.一直以来,ICCV的论文录用率非常低,是计算机视觉方向三大国际会议(另外两个为CVPR.ECCV)中公认级别最高

神经网络是一门重要的机器学习技术.它是目前最为火热的研究方向--深度学习的基础.学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习方法,同时也可以更好地帮助你理解深度学习技术. 本文以一种简单的,循序的方式讲解神经网络.适合对神经网络了解不多的同学.本文对阅读没有一定的前提要求,但是懂一些机器学习基础会更好地帮助理解本文. 神经网络是一种模拟人脑的神经网络以期能够实现类人工智能的机器学习技术.人脑中的神经网络是一个非常复杂的组织.成人的大脑中估计有1000亿个神经元之多. 图1 人脑神经网络 那么机

更好的阅读体验,请查看首发原文链接:AI资源对接需求汇总:第3期 平台介绍 平台由人工智能领域几个知名原创公众号发起,总读者约25万. 主要面向人工智能领域的从业者,涵盖图像处理.三维计算机视觉.机器学习.深度学习.自然语言处理等技术,涉及手机影像.辅助/自动驾驶.移动机器人.无人机.AR.VR.工业自动化等产业. 平台宗旨:为大家提供人工智能相关的资源对接机会,包括但不限于:求职招聘.项目合作.咨询等.不管你是在校学生.高校教师.公司技术研发.创业者.还是投资人,在这里你都有机会找到适合的资源

神经网络——最易懂最清晰的一篇文章 神经网络是一门重要的机器学习技术.它是目前最为火热的研究方向--深度学习的基础.学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习方法,同时也可以更好地帮助你理解深度学习技术. 本文以一种简单的,循序的方式讲解神经网络.适合对神经网络了解不多的同学.本文对阅读没有一定的前提要求,但是懂一些机器学习基础会更好地帮助理解本文. 神经网络是一种模拟人脑的神经网络以期能够实现类人工智能的机器学习技术.人脑中的神经网络是一个非常复杂的组织.成人的大脑中估计有1000亿个神经

最近在学深度学习相关的东西,在网上搜集到了一些不错的资料,现在汇总一下: Free Online Books  by Yoshua Bengio, Ian Goodfellow and Aaron Courville Neural Networks and Deep Learning42 by Michael Nielsen Deep Learning27 by Microsoft Research Deep Learning Tutorial23 by LISA lab, University

Deep Learning(深度学习) ufldl的2个教程(这个没得说,入门绝对的好教程,Ng的,逻辑清晰有练习):一 ufldl的2个教程(这个没得说,入门绝对的好教程,Ng的,逻辑清晰有练习):二 Bengio团队的deep learning教程,用的theano库,主要是rbm系列,搞python的可以参考,很不错. deeplearning.net主页,里面包含的信息量非常多,有software, reading list, research lab, dataset, demo等,强

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UCI机器学习库和一些相关算法 各种机器学习任务的顶级结果(论文)汇总 https://github.com//RedditSota/state-of-the-art-result-for-machine-learning-problems 机器学习公开数据集 机器学习数据集 UCI数据集:http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets.html 机器学习综述类的论文,放一个地址:https://github.com/mlreview/machine-learnin

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桔妹导读:机场.商场.火车站等大型室内场所内GPS信号不稳定.室内面积大.路线复杂.用户判断方向难等问题,给在大型场所内发单的乘客找上车点带来了很大的挑战,用户急需一种操作简单.交互友好的引导功能.本文讲述了使用三维重建技术.传感器计算技术和增强现实(AR)技术所开发的滴滴AR实景导航产品,并对开发过程中遇到的难点.挑战和解决思路展开介绍. 相信很多人都有过这样的经历:来到一个自己不熟悉的场景,特别是在一些GPS信号不准确的室内场所,很难找到建筑物内部的一些特定地点.本文将以帮助用户在大型机场等

论文原称:R-C3D: Region Convolutional 3D Network for Temporal Activity Detection(2017) 主要贡献: 1.提出一个包括活动候选区和任意长度活动的分类的端到端模型.如下图所示 2.提出在候选区生成和分类部分共享全卷积C3D特征,实现了比当前模型快5倍的速度. 论文主要从Faster R-CNN受启发而来,论文大部分idea都是Faster R-CNN中提出的(看这篇论文的时候,我真是深感生不逢时啊),作者将2D目标检测的方法

大家好,好久不见了. 一转眼距离上一篇博客已经是4个月前的事了.要问博主这段时间去干了什么,我只能说:我去“外面看了看”. 图1 我想去看看 在外面跟几家创业公司谈了谈,交流了一些大数据与机器视觉相关的心得与经验.不过由于各种原因,博主又回来了. 目前,博主的工作是在本地的一个高校做科研.而研究的方向主要是计算机视觉. 图2 科研就是不断的探索过程 由于我所做的是计算机视觉方向,跟EasyPR本身非常契合.未来这个这个系列的博客会继续下去,并且以后会有更加专业的内容. 目前我研究的方向是文字定位

Path是android中用来封装几何学路径的一个类,因为Path在图形绘制上占的比重还是相当大的.你可以用它来绘制各种样式的几何图形,做图表什么的都可以. 一.画线段 1.1 lineT(float x, float y) 先来看一段代码: @Override protected void onDraw(Canvas canvas) { super.onDraw(canvas); mPaint.setColor(Color.RED); mPaint.setStyle(Paint.Style.S

上面所罗列出来的各种drawXXX方法就是Canvas中定义好的能画什么的方法(drawPaint除外),除了各种基本型比如矩形圆形椭圆直曲线外Canvas也能直接让我们绘制各种图片以及颜色等等,但是Canvas真正屌的我觉得不是它能画些什么,而是对画布的各种活用,上一节最后的一个例子大家已经粗略见识了变换Canvas配合save和restore方法给我们绘制图形带来的极大便利,事实上Canvas的活用远不止此,在讲Canvas之前,我想先给大家说说Canvas中非常屌毛而且很有个性的一个方法: