转自ground truth的含义 ground truth在不同的地方有不同的含义,下面是参考维基百科的解释,ground truth in wikipedia. 1.在统计学和机器学习中 在机器学习中ground truth表示有监督学习的训练集的分类准确性,用于证明或者推翻某个假设.有监督的机器学习会对训练数据打标记,试想一下如果训练标记错误,那么将会对测试数据的预测产生影响,因此这里将那些正确打标记的数据成为ground truth. 小面是引用知乎lee philip的例子exampl

Playing for Data: Ground Truth from Computer Games ECCV 2016 Project Page:http://download.visinf.tu-darmstadt.de/data/from_games/index.html arXiv Paper : http://arxiv.org/pdf/1608.02192.pdf 摘要: 本文有意思哦,从游戏中的视频帧中得到新的训练数据,为什么用这些数据呢?众所周知,最近的计算机视觉很大程度上依赖于

维基百科关于 ground truth的解释: [Ground truth] 大致为: 在统计学和机器学习中:在机器学习中ground truth表示有监督学习的训练集的分类准确性,用于证明或者推翻某个假设.有监督的机器学习会对训练数据打标记,试想一下如果训练标记错误,那么将会对测试数据的预测产生影响,因此这里将那些正确打标记的数据成为ground truth. 以下引用自知乎lee philip的例子example on 知乎 1. 错误的数据 标注数据1 ( (84,62,86) , 1),

ground truth就是参考标准,一般用来做误差量化.比方说要根据历史数据预测某一时间的温度,ground truth就是那个时间的真实温度.error就是(predicted temperature - real temprature). 在全监督学习中,数据是有标签(label)的的,以(x, t)的形式出现,其中x是输入数据,t是label.正确的t标签是ground truth, 错误的标签则不是. 由模型函数的数据则是由(x, y)的形式出现的.其中x为之前的输入数据,y为模型预测

ground truth就是参考标准,一般用来做误差量化.比方说要根据历史数据预测某一时间的温度,ground truth就是那个时间的真实温度.error就是(predicted temperature - real temprature).在监督学习中,数据是有标签(label)的的,以(x, t)的形式出现,其中x是输入数据,t是label.正确的t标签是ground truth, 错误的标签则不是.由模型函数的数据则是由(x, y)的形式出现的.其中x为之前的输入数据,y为模型预测的值.

1. matlab 自带含 ground truth 数据集 %% 加载停车标志数据到内存: data = load('stopSignsAndCars.mat', 'stopSignsAndCars'); stopSignsAndCars = data.stopSignsAndCars; % 将 stopSignsAndCars 下的图像名,拓展为绝对路径加图像名,以方便读取 imagePath = fullfile(toolboxdir('vision'), 'visiondata'); s

最近在做一个目标检测算法,训练时用到了 bootstrap 策略,于是我将PASCAL的 Ground Truth 格式的读取函数从 Matlab 改写为 C++.PASCAL 的标注格式为: # PASCAL Annotation Version 1.00 Image filename : "对应图片路径"Image size (X x Y x C) : 宽 x 高 x 3Database : "数据库名称"Objects with ground truth :

出于project的需要,不仅要detect和classify对象,还希望建立不同class的对象之间的关系,进行所谓的pair-matching. 需要完成以下几步: 1. dataset中label的增加: 在自定义的dataset类中,方法_load_XXX_annotation(self, index) 增加 gt_pair 这个annotation: ./lib/datasets/bar_noGroup.py:172: gt_pair = np.zeros((num_objs), dt

论文标题: YOLOv3: An Incremental Improvement 论文作者: Joseph Redmon Ali Farhadi YOLO官网:YOLO: Real-Time Object Detection https://pjreddie.com/darknet/yolo/ 论文链接:https://pjreddie.com/media/files/papers/YOLOv3.pdf YOLOv3论文地址:https://arxiv.org/abs/1804.02767 声明

https://blog.csdn.net/qq_33445835/article/details/80143598  目前想做一个关于2D转3D的项目,由于国内资料比较少而且大部分都是基于国外的研究资料优化而来,所以想翻译翻译国外的论文,强化自己的理解,同时方便他人,英文水平有限,尽量做到“信达雅”的信,争取下达,如有错误,希望大家指正.文末提供论文原文PDF下载.以下为正文. 快速2D到3D转换 摘要 从现有2D图像到3D的转换已经被证明了是商业上可行的,并且满足了日益增长的对高质量立体影像

目录 0.论文连接 1.前言 2.论文Abstract翻译 3.论文的主要贡献 4.4 训练 5 模型性能分析 5.1 关于在线挖掘困难样本的性能 5.2 将人脸检测与对齐联合的性能 5.3 人脸检测的效果 6 代码阅读[待更新] 7 感悟&&心得 @ 0.论文连接 点击打开 1.前言 MTCNN是一篇关于人脸检测算法效果很不错的论文,落地效果也很好,据我所知有不少公司在用这个算法做人脸检测. 2.论文Abstract翻译 在无约束环境下,人脸的检测与对齐对于不同的姿势,灯光和遮挡是非常有

注:博主是大四学生,翻译水平可能比不上研究人员的水平,博主会尽自己的力量为大家翻译这篇论文.翻译结果仅供参考,提供思路,翻译不足的地方博主会标注出来,请大家参照原文,请大家多多关照. 转载请务必注明出处,谢谢. 0. 译者序 题目翻译:基于内容感知生成模型的图像修复 介绍:这篇文章也被称作deepfill v1,作者的后续工作 "Free-Form Image Inpainting with Gated Convolution" 也被称为deepfill v2.两者最主要的区别是,v2

[论文翻译]NIN层论文中英对照翻译--(Network In Network) [开始时间]2018.09.27 [完成时间]2018.10.03 [论文翻译]NIN层论文中英对照翻译--(Network In Network) [中文译名] 网络中的网络 [论文链接]https://arxiv.org/abs/1312.4400 [补充] 1)NIN结构的caffe实现: 因为我们可以把全连接层当作为特殊的卷积层,所以呢, NIN在caffe中是非常 容易实现的: https://githu

MOTS:多目标跟踪和分割论文翻译 摘要: 本文将目前流行的多目标跟踪技术扩展到多目标跟踪与分割技术(MOTS).为了实现这个目标,我们使用半自动化的标注为两个现有的跟踪数据集创建了密集的像素级标注.我们的新标注包含了10870个视频帧中977个不同对象(汽车和行人)的65,213个像素掩膜.为了进行评估,我们将现有的多目标跟踪指标扩展到这个任务.同时,我们还提出了一种新的基线方法,该方法通过单个神经网络解决检测,跟踪和分割问题.我们通过在MOTS标注(MOTS annotations)上面训练

论文标题:Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 标题翻译:丰富的特征层次结构,可实现准确的目标检测和语义分割 论文作者:Ross Girshick Jeff Donahue Trevor Darrell Jitendra Mali 论文地址:http://fcv2011.ulsan.ac.kr/files/announcement/513/r-cnn-cvpr.pdf RC

论文标题:SSD: Single Shot MultiBox Detector 论文作者:Wei Liu, Dragomir Anguelov, Dumitru Erhan, Christian Szegedy, Scott Reed, Cheng-Yang Fu,Alexander C. Berg 论文地址:https://arxiv.org/abs/1512.02325 SSD 的GitHub地址:https://github.com/balancap/SSD-Tensorflow 参考的S

译者注: 我有逛豆瓣社区的习惯,因此不经意间会看到一些外文翻译成中文书的评价."书是好书,翻译太臭"."中文版别看"."有能力尽量看原版"...在翻译PP-OCR的时候,我有认真校对每一句话,但难免有一些歧义在里头,比如 Ablation study of PACT quantization for text recognition. 可以有两种解读: PACT量化在文本识别上的消融研究 用于文本识别的PACT量化消融研究 其实按照语法第二种会更

论文地址:MelGAN:条件波形合成的生成对抗网络 代码地址:https://github.com/descriptinc/melgan-neurips 音频实例:https://melgan-neurips.github.io/ 配有MelGAN解码器的音乐翻译网络:https://www.descript.com/overdub 摘要 以前的工作(Donahue等人,2018a:Engel等人,2019a)已经发现用GAN生成相干的原始音频波形是一个挑战.在本文中,我们证明了通过引入一系列结

摘要 卷积网络在特征分层领域是非常强大的视觉模型.我们证明了经过端到端.像素到像素训练的卷积网络超过语义分割中最先进的技术.我们的核心观点是建立"全卷积"网络,输入任意尺寸,经过有效的推理和学习产生相应尺寸的输出.我们定义并指定全卷积网络的空间,解释它们在空间范围内dense prediction任务(预测每个像素所属的类别)和获取与先验模型联系的应用.我们改编当前的分类网络(AlexNet [22] ,the VGG net [34] , and GoogLeNet [35] )到完

来自http://www.aichengxu.com/view/2426102 摘要 目标跟踪是计算机视觉大量应用中的重要组成部分之一.近年来,尽管在分享源码和数据集方面的努力已经取得了许多进展,开发一套库和标准用于评估当前最先进的跟踪算法仍然是极其重要的.在简单回顾近年来在线目标跟踪的研究进展后,我们以多种评价标准进行了大量的实验,用于研究这些算法的性能.为了便于性能评估和分析,测试图片序列分别被标注了不同的特性.通过定量分析结果,我们得出了实现鲁棒性跟踪的有效方法,并给出了目标跟踪领域潜在的