三维计算机视觉 — 中层次视觉 — Point Pair Feature
机器人视觉中有一项重要人物就是从场景中提取物体的位置，姿态。图像处理算法借助Deep Learning 的东风已经在图像的物体标记领域耍的飞起了。而从三维场景中提取物体还有待研究。目前已有的思路是先提取关键点，再使用各种局部特征描述子对关键点进行描述，最后与待检测物体进行比对，得到点-点的匹配 ...
原文：三维计算机视觉 —— 中层次视觉 —— RCNN Family
RCNN是从图像中检测物体位置的方法，严格来讲不属于三维计算机视觉。但是这种方法却又非常非常重要，对三维物体的检测非常有启发，所以在这里做个总结。 RCNN the original idea lt Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation gt 这篇文章提出了用CNN网络来对 ...
2016-11-09 11:52 0 2683 推荐指数：
相关推荐
『计算机视觉』Mask-RCNN
一、Mask-RCNN流程 Mask R-CNN是一个实例分割（Instance segmentation）算法，通过增加不同的分支，可以完成目标分类、目标检测、语义分割、实例分割、人体姿势识别等多种任务，灵活而强大。 Mask R-CNN进行目标检测与实例分割 Mask R-CNN ...
【计算机视觉基础】利用3DMM重建三维信息
参考 1. 使用3DMM进行人脸重建中的配准方法； 2. face3d_github; 3. 多目三维重建； 4. 3DMM人脸重建_知乎； 完 ...
『计算机视觉』经典RCNN_其一：从RCNN到Faster-RCNN
RCNN介绍 目标检测-RCNN系列 一文读懂Faster RCNN 一、目标检测 1、两个任务 目标检测可以拆分成两个任务：识别和定位 图像识别（classification）输入：图片输出：物体的类别评估方法：准确率 定位（localization）输入：图片输出：方框在图片 ...
『计算机视觉』经典RCNN_其二：Faster-RCNN
项目源码 一、Faster-RCNN简介 『cs231n』Faster_RCNN 『计算机视觉』Faster-RCNN学习_其一：目标检测及RCNN谱系 一篇讲的非常明白的文章：一文读懂Faster RCNN (1)输入测试图像； (2)将整张图片输入CNN，进行特征提取 ...
『计算机视觉』棋盘效应
零、转置卷积介绍 『TensotFlow』转置卷积 TensorFlow转置卷积API详解 一、棋盘效应 当我们要用到深度学习来生成图像的时候，是往往是基于一个低分辨率且具有高层语义的图像 ...
计算机视觉 - 语义分割
FCN - Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation 全卷积网络 将全连接层转换为卷积层，使得输入的图片大 ...
计算机视觉开源项目
按类别分类 特征提取 SURF特征: http://www.vision.ee.ethz.ch/software/index.de.html(当然这只是其中之一) LBP特征(一 ...