前言 本文收集汇总了目前CVPR 2022已放出的一些数据集资源. 转载自极市平台 欢迎关注公众号CV技术指南,专注于计算机视觉的技术总结.最新技术跟踪.经典论文解读.CV招聘信息. M5Product Dataset 论文地址:https://arxiv.org/abs/2109.04275 数据集地址:https://xiaodongsuper.github.io/M5Product_dataset/index.html M5Product 数据集是一个大规模的多模态预训练数据集,具有针对电

刚结束一段实习,图像算法工程师.总结一下图像算法的几个基本的操作,图像操作算子各式各样,各显神通,光是滤波filter这一个专题就可以有很多的技巧和功能. 我从做过的两个小项目入手, 简单介绍一下该项目中使用到的cv算法. 车牌识别(中文车牌识别) 项目地址: https://github.com/liuruoze/EasyPR 项目介绍: http://www.cnblogs.com/subconscious/p/3979988.html 整个车牌识别分为两个部分:车牌框的识别,和车牌内容的识

前言  本文汇总了过去本公众号原创的.国外博客翻译的.从其它公众号转载的.从知乎转载的等一些比较重要的文章,并按照论文分享.技术总结三个方面进行了一个简单分类.点击每篇文章标题可阅读详细内容 欢迎关注公众号 CV技术指南 ,专注于计算机视觉的技术总结.最新技术跟踪.经典论文解读. ​ 今年是进入计算机视觉领域的第四年,做公众号的第一年,写了不少原创文章,从国外博客上翻译了不少我认为比较不错的文章,也从知乎上找了不少不错的文章在经作者授权后转载到公众号. 整体上来说,这一年基本保持初心,始终在做一

0x00 - 前言 我从去年就开始对AR(Augmented Reality)技术比较关注,但是去年AR行业一直处于偶尔发声的状态,丝毫没有其"异姓同名"的兄弟VR(Virtual Reality)火爆.至于MR(Mixed Reality)更像是Google Glass事情之后对AR的洗白.但是今年AR行业出了件大事,没错,别左右看了,说的就是你 —— Pokemon GO.暂且不讨论这款游戏是不是AR游戏,毕竟争议挺大,但是这款游戏着实是让AR火了一把.AR应用开发貌似也有了燎原之

ROSCon 2016视频和幻灯片发布 By Tully Foote on 十月19,2016 7:28 AM 全部PPT下载地址:http://pan.baidu.com/s/1gf2sn2F ROSCon在各方面都创下了历史新高,超过450名与会者,比去年的赞助增加了60%. 感谢大家来和你的支持! 并感谢我们的赞助商的财务支持,使会议成长! 我们很高兴地宣布,我们已经发布了关于该计划的所有会谈的录音. 你可以找到它们链接到: http://roscon.ros.org/2016/#prog

A Model of Saliency-Based Visual Attention for Rapid Scene Analysis 题目:A Model of Saliency-Based Visual Attention for Rapid Scene Analysis 作者:Laurent Itti, Christof Koch, and Ernst Niebur 领域:视觉显著性 类型:新问题,新方法 核心思想 从人类视觉心理学的角度入手来研究该问题,采用方法包含了两部分,一是提取显著

与版本2.4相比,OpenCV 3.0引入了许多新算法和功能.有些模块已被重写,有些已经重组.尽管2.4中的大多数算法仍然存在,但接口可能不同.本节描述了一般性的最显着变化,过渡操作的所有细节和示例都在本文档的下一部分中. 1.贡献存储库 https://github.com/opencv/opencv_contrib 这是一个适用于所有新算法,实验算法和非免费算法的地方.与主存储库相比,它没有得到支持团队的太多关注,但社区努力使其保持良好状态.(即OpenCV的附加库,人脸识别等一些附加的功能

目前对AR技术的常见理解就是CV(Computer Vision)+CG(Computer Graphic).CV的方法很多,简单些比如FREAK+ICP(ARToolKit中的NFT),复杂些就是SLAM(Magic Leap).CG就没什么好说的,利用CV算法获取到的图形相关信息(比如CG中的模型矩阵.视图矩阵.投影矩阵)进行绘制.从这一点上来说Pokemon GO确实不能算作AR游戏,毕竟人家只是基于LBS的. 从目前来看vision based的AR系统才是主流.但是局限于我个人的见识,

ROSCon 2017通知:9月21日和22日在温哥华 我们很高兴地宣布,2017年ROSCon将在举行9月21-22日,2017年温哥华会议中心在加拿大温哥华.2017年IROS将在同一地点9月24日至28日举行,所以打算参加这两个伟大的事件! 更多细节将即将到来.与此同时,你可以回顾过去的ROSCon活动获得有关ROSCon更多信息2016年,2015年,2014年,2013或2012.您可以在其中找到列出的过去演示文稿,其中大部分包括幻灯片和视频录制. 2012-2016 PPT和大会视频

----ROSCon2012-2017----来源链接:https://roscon.ros.org           近三年ROSCon(2015-2017)都会将会议视频录像和文档公开~以下为机器翻译~ ----2017---- ROSCon将于2017年9月21日至22日在加拿大温哥华举行! 那就是在加拿大温哥华温哥华会议中心的同一地点发生的IROS之前的星期四和星期五.所以如果你打算到IROS旅行,只需要加上几天的旅程,这样你可以加入我们在加拿大温哥华的ROSCon. 注册 ROSCo

1. 交叉验证概述 进行模型验证的一个重要目的是要选出一个最合适的模型,对于监督学习而言,我们希望模型对于未知数据的泛化能力强,所以就需要模型验证这一过程来体现不同的模型对于未知数据的表现效果. 最先我们用训练准确度(用全部数据进行训练和测试)来衡量模型的表现,这种方法会导致模型过拟合:为了解决这一问题,我们将所有数据分成训练集和测试集两部分,我们用训练集进行模型训练,得到的模型再用测试集来衡量模型的预测表现能力,这种度量方式叫测试准确度,这种方式可以有效避免过拟合. 测试准确度的一个缺点是其样

主题有关 这一讲主要是介绍性质的,虽然大多数概念以前听说过,但还是在他们的介绍中让我有如下一些认识,所谓温故而知新,不无道理: IMAGENET Feifei Li的团队首先爬取.标注了IMAGENET 数据集,其中包含22k个目录和14m的图片: 为了能够为研究者提供一个统一的验证平台,进而组办了IMAGENET Large Scale Visual Recognition Challege,提供了benchmark,包含1,431,167 images 和 1000个物体类别: 此前在做图像

Jetson TX2是NIVDIA瞄准人工智能在Jetson TK1和TX1推出后的升级 TX2的GPU和CPU都进行了升级,内存增加到了8GB.存储增加到了32GB,支持Wifi和蓝牙,编解码支持H.265,体型同样小巧. 据NVIDIA官方介绍,Jetson TX2提供两种运行模态:一种是MAX Q,能效比能达到最高,是上一代的TX1的2倍,功耗在7.5W以下;另一种是MAX P,性能可以做到最高,能效比同样可以做到前一代的2倍,功耗则在15W以下. 资源配置丰富且强大 1.模组配置 Jet

[翻到文末, 还能让你看尽CV和NLP完整技术路径以及前沿+经典论文篇目,助你构建深度学习知识框架] 今年8月!PyTorch 1.2.0 版本来啦!! 据我们了解,在学术领域,特别是CV/NLP方向,有90%的人都在使用PyTorch,最新PyTorch 1.2.0版本的发布,使每项工具都进行了新的优化与改进,兼容性更强,使用起来也更加便捷! 通过使用 PyTorch 1.2.0 开源 ML 框架在生产应用方面向前迈出了一大步,并增加了一个改进的.更加完善的 TorchScript 环境.这些

最近闲来无事,老潘以一名普通算法工程师的角度,结合自身以及周围人的情况,理性也感性地分析一下极市平台前些天发布的2020年度中国计算机视觉人才调研报告. 以下的"计算机视觉人才"简称"人才",感觉说人才有点怪怪的感觉?自己也算人才么?老潘只不过是一个普普通通的算法工程师罢了(逃). 这个报告一共分为几个方面,用大白话讲一下就是: 计算机人才哪个城市最多,哪个专业最多.都喜欢发些什么论文.喜欢什么编程语言.深度学习框架.工作地点等等 作为计算机人才,我们应该学习什么才

摘要:在实际开发过程中,免不了涉及到混合编程,比如,对于python这种脚本语言,性能还是有限的,在一些对性能要求高的情景下面,还是需要使用c/c++来完成. 那怎样做呢?我们能使用pybind11作为桥梁,pybind11的优点是对C++ 11支持很好,API比较简单,现在我们就简单记下Pybind11的入门操作. 1. pybind11简介与环境安装 Pybind11 是一个轻量级只包含头文件的库,用于 Python 和 C++ 之间接口转换,可以为现有的 C++ 代码创建 Python 接

[导读] 随着各类音视频移动应用快速发展,短视频.线上直播等娱乐方式逐渐为大众所喜爱.优质的视听效果和交互体验,往往能吸引更多的用户.多媒体管线服务作为一个轻量级的多媒体开发框架,其跨平台.高性能的多媒体处理能力可综合降低开发难度,助力开发者进行多元化的业务竞争. HMS Core Insights深度解读系列第七期直播将在2021年9月16日晚19:00开播!本期直播以"多媒体管线服务,助您轻松进入'技术流'创新阵地"为主题,聚焦多媒体管线服务(AV Pipeline Kit)的核心

​  前言  本文介绍一篇CVPR2020的论文,它在paperswithcode上获得了16887星,谷歌学术上有261的引用次数. 论文主要介绍了目标检测现有的研究进展.anchor-based和anchor-free的背景和各自的方法差异,并提出了一种新的正负样本选择方案,用于消除这两者之间的差距. 注:论文讲述了很多关于anchor方面的知识,这篇文章保留了较多原论文中的内容,在介绍新方法的同时,可作为深入理解anchor的文章. 论文:Bridging the Gap Between

​  前言  人脸表情识别(FER)在计算机视觉领域受到越来越多的关注.本文介绍了一篇在人脸表情识别方向上使用Transformer来学习关系感知的ICCV2021论文,论文提出了一个TransFER模型,在几个FER基准数据集上取得了SOTA性能. 本文来自公众号CV技术指南的论文分享系列 关注公众号CV技术指南 ,专注于计算机视觉的技术总结.最新技术跟踪.经典论文解读. ​ Background 在过去的几十年里,面部表情识别(FER)在计算机视觉研究领域受到了越来越多的关注,因为它对于让计

​前言  在计算机视觉中,相对位置编码的有效性还没有得到很好的研究,甚至仍然存在争议,本文分析了相对位置编码中的几个关键因素,提出了一种新的针对2D图像的相对位置编码方法,称为图像RPE(IRPE). 本文来自公众号CV技术指南的论文分享系列 关注公众号CV技术指南 ,专注于计算机视觉的技术总结.最新技术跟踪.经典论文解读. ​ 代码:https://github.com/microsoft/Cream/tree/main/iRPE Background Transformer的核心是self-

​  前言  DETR首创了使用transformer解决视觉任务的方法,它直接将图像特征图转化为目标检测结果.尽管很有效,但由于在某些区域(如背景)上进行冗余计算,输入完整的feature maps的成本会很高. 在这项工作中,论文将减少空间冗余的思想封装到一个新的轮询和池(Poll and Pool, PnP)采样模块中,该模块具有通用和即插即用的特点,利用该模块构建了一个端到端的PnP-DETR体系结构,该体系结构可以自适应地在空间上分配计算,以提高计算效率. 本文来自公众号CV技术指南的