[数字图像处理]Bilateral Filters https://www.yuque.com/lart/idh721/bf 简单介绍 双边滤波是一种非线性的可以模糊图像并且能保留一定的边缘信息的技术. 它能够将图像分解成不同的尺度,而不会在修改后产生光晕(haloes),这使得它在计算摄影应用中无处不在(ubiquitous),例如调色,风格转换,重调光照,去噪(tone mapping, style transfer, relighting, and denoising). 双边滤波的成功主

Visual Object Tracking using Adaptive Correlation Filters 一文发表于2010的CVPR上,是笔者所知的第一篇将correlation filter引入tracking领域内的文章,文中所提的Minimum Output Sum of Squared Error(MOSSE),可以说是后来CSK.STC.Color Attributes等tracker的鼻祖.Correlation Filter(以下简称CF)源于信号处理领域,后被运用于图

http://www.cnblogs.com/hanhuili/p/4266990.html Correlation Filter in Visual Tracking系列一:Visual Object Tracking using Adaptive Correlation Filters 论文笔记 Visual Object Tracking using Adaptive Correlation Filters 一文发表于2010的CVPR上,是笔者所知的第一篇将correlation fil

  一.前情提要 如果你对目标跟踪和KCF是什么东西还不了解的话欢迎你看前一篇博文KCF入门详解:https://www.cnblogs.com/jins-note/p/10215511.html  .如果你已经对基于KCF的目标跟踪有了一定的了解,并想知道这个算法有怎么样的后续的发展的话,就请听我慢慢介绍以下的东西.  二.KCF的弊端 说道KCF的缺点的话作者在文章中也已经算是说明了,第一点,KCF因为在跟踪过程当中目标框是已经设定好的,从始至终大小为发生变化,但是我们的跟踪序列当中目标大小

论文提出类特定控制门CSG来引导网络学习类特定的卷积核,并且加入正则化方法来稀疏化CSG矩阵,进一步保证类特定.从实验结果来看,CSG的稀疏性能够引导卷积核与类别的强关联,在卷积核层面产生高度类相关的特征表达,从而提升网络的性能以及可解释性   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Training Interpretable Convolutional Neural Networks by Differentiating Class-specific Filters 论文地址:https:

论文地址:https://arxiv.org/abs/1608.08710 主要思想 这篇文章主要讲了对filters的裁剪,裁剪方法是计算L1范数,然后裁剪掉较少的,多少取决于加速比. 实现效果 VGG-16 34%加速 ResNet-110 38%加速 具体实现 对于每一个kernel matrix按列绝对值求和 对求和结果排序 裁剪掉m个filters(对应内核矩阵的列),以及对应的输出(Xi+1层中),它又是下一层的输入,所以也得去掉对应的输入filters(对应内核矩阵的行) 剩余的k

论文原址:https://arxiv.org/abs/1811.07275 摘要 一个训练好的网络模型由于其模型捕捉的特征中存在大量的重叠,可以在不过多的降低其性能的条件下进行压缩剪枝.一些skip/Dense网络结构一定程度上减弱了重叠的现象,但这种做法引入了大量的计算及内存.本文从更改训练方式的角度来解决上述问题.本文发现,通过对模型进行临时裁剪,并对一定的filter进行恢复,重复操作,可以减少特征中的重叠效应,同时提高了模型的泛化能力.本文证明当前的压缩标准在语义上并不是最优的,本文引入

时域下的一维Gabor滤波器: 可以将Gabor滤波器看作是两个输出两个相位的滤波器,分别在实数域和虚数域上. 实数域上滤波器为: 虚数域上滤波器为: 傅里叶变换为频域: 上述两个滤波器对频率敏感,为了获得一个对相位不敏感,而且对正弦输入无正面响应的响应,因此,通过计算两个滤波器输出的和的平方根来得到这样一个滤波器. 在频率域上,针对一个特定频率的响应能量只是傅里叶变换的能量.        上述式子为gaussian 函数,中心为fo,宽度比例为a. 频率带宽和峰值响应 峰值响应在频率为fo处

个人收藏了很多香港大学.香港科技大学以及香港中文大学里专门搞图像研究一些博士的个人网站,一般会不定期的浏览他们的作品,最近在看杨庆雄的网点时,发现他又写了一篇双边滤波的文章,并且配有源代码,于是下载下来研读了一番,这里仅仅对一些过程做简单的记录,以防时间久了忘记. 关于杨庆雄的相关文章可见:Hardware-Efficient Bilateral Filtering for Stereo Matching以及一篇  Recursive Bilateral Filtering,都配有相关的源代码.

一.引言 本人初次接触HDR方面的知识,有描述不正确的地方烦请见谅. 为方便文章描述,引用部分百度中的文章对HDR图像进行简单的描述. 高动态范围图像(High-Dynamic Range,简称HDR),相比普通的图像,可以提供更多的动态范围和图像细节,根据不同的曝光时间的LDR(Low-Dynamic Range)图像,利用每个曝光时间相对应最佳细节的LDR图像来合成最终HDR图像,能够更好的反映人真实环境中的视觉效果. 现实真正存在的亮度差,即最亮的物体亮度,和最小的物体亮度之比为108,

研究双边滤波有很长一段时间了,最近看了一篇Real-Time O(1) Bilateral Filtering的论文,标题很吸引人,就研读了一番,经过几天的攻读,基本已理解其思想,现将这一过程做一简单的小结. 论文大于10MB,无法上传至博客园,可以在这个链接下载:http://www.cs.cityu.edu.hk/~qiyang/publications/cvpr-09-qingxiong-yang.pdf. 首先,先给出一个我自己的结论:这篇文章无啥新意,主要的算法思想都来自于另外一篇论文

This article come from HEREARS-L1: Learning Tuesday 10:30–12:30; Oral Session; Room: Leonard de Vinci 10:30  ARS-L1.1—GROUP STRUCTURED DIRTY DICTIONARY LEARNING FOR CLASSIFICATION Yuanming Suo, Minh Dao, Trac Tran, Johns Hopkins University, USA; Hojj

原文地址:[ZZ]计算机视觉.机器学习相关领域论文和源代码大集合作者:计算机视觉与模式 注:下面有project网站的大部分都有paper和相应的code.Code一般是C/C++或者Matlab代码. 最近一次更新:2013-1-29 一. 特征提取Feature Extraction: SIFT [1] [Demo program][SIFT Library] [VLFeat] PCA-SIFT [2] [Project] Affine-SIFT [3] [Project] SURF [4]

最近发现很多以前看的论文都忘了,所以想写点东西来整理下之前的paper,paper主要是cv(computer vision)方向的. 第一篇:Gradient-based learning applied to document recognition.这是1998年Yann Lecun的一篇大作,是研究CNN必看的一篇文章.文中提出的Le-Net5模型很好的识别了Mnist的手写体,此模型也被用到了很多银行的钞票识别上.下面来研究这篇paper的成果.文章参考:http://blog.csd

Deep Learning论文笔记之(六)Multi-Stage多级架构分析 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09          自己平时看了一些论文,但老感觉看完过后就会慢慢的淡忘,某一天重新拾起来的时候又好像没有看过一样.所以想习惯地把一些感觉有用的论文中的知识点总结整理一下,一方面在整理过程中,自己的理解也会更深,另一方面也方便未来自己的勘察.更好的还可以放到博客上面与大家交流.因为基础有限,所以对论文的一些理解可能不太正确,还望大家不

Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision 论文地址:https://arxiv.org/abs/1512.00567 Abstract 介绍了卷积网络在计算机视觉任务中state-of-the-art.分析现在现状,本文通过适当增加计算条件下,通过suitably factorized convolutions 和 aggressive regularization来扩大网络.并说明了取得的成果. 1. Introduct

Spark RDD(Resilient Distributed Datasets)论文 概要 1: 介绍 2: Resilient Distributed Datasets(RDDs) 2.1 RDD 抽象 2.2 Spark 编程接口 2.2.1 例子 – 监控日志数据挖掘 2.3 RDD 模型的优势 2.4 不适合用 RDDs 的应用 3 Spark 编程接口 3.1 Spark 中 RDD 的操作 3.2 举例应用 3.2.1 线性回归 3.2.2 PageRank 4 表达 RDDs 5

Spark RDD(Resilient Distributed Datasets)论文 概要 1: 介绍 2: Resilient Distributed Datasets(RDDs) 2.1 RDD 抽象 2.2 Spark 编程接口 2.2.1 例子 – 监控日志数据挖掘 2.3 RDD 模型的优势 2.4 不适合用 RDDs 的应用 3 Spark 编程接口 3.1 Spark 中 RDD 的操作 3.2 举例应用 3.2.1 线性回归 3.2.2 PageRank 4 表达 RDDs 5

最近在看图像风格化的论文的时候,频繁遇到 Bilateral Filter.google 一波后,发现并不是什么不得了的东西,但它的思想却很有借鉴意义. 简介 Bilateral Filter,中文又称「双边滤波器」.相比以往那些仅仅使用位置信息进行滤波的 filter,Bilateral Filter 还考虑了颜色信息,可以保证边缘部分不会被过滤. 简单来说,一般的 filter 都是基于这样的公式进行滤波的: \[ h(x)=k_{d}^{-1}{(x)}\iint_\infty^\inft

DCGAN的全称是Deep Convolution Generative Adversarial Networks(深度卷积生成对抗网络).是2014年Ian J.Goodfellow 的那篇开创性的GAN论文之后一个新的提出将GAN和卷积网络结合起来,以解决GAN训练不稳定的问题的一篇paper. 关于基本的GAN的原理,可以参考原始paper,或者其他一些有用的文章和代码,比如:GAN mnist 数据生成,深度卷积GAN之图像生成,GAN tutorial等.这里不再赘述. 一. DCGA