一直对图像有浓厚的兴趣,最近在关注:如何通过深度学习抽取图像特征,用于广告和推荐。 CNN 是一个简单的网络结构,初学者一般从MNIST入手,提及CNN第一印象可能只有经典的图像分类的那个model。深入了解才会发现,学术圈和工业界是如何通过稍稍改变 Feature Map 之后 ...
一直对图像很感兴趣,最近在关注一个问题:如何通过深度学习抽取图像特征,用于广告和推荐。 CNN 是一个简单的网络结构,初学者一般从MNIST入手,提及CNN第一印象可能只有经典的图像分类的那个model。深入了解才会发现,学术圈和工业界是如何通过稍稍改变 Feature Map 之后的结构和目标函数等实现各种复杂任务,这其中迸发的想象力让人激动。 Deep CTR Prediction in D ...
2017-12-16 11:41 0 1202 推荐指数:
一直对图像有浓厚的兴趣,最近在关注:如何通过深度学习抽取图像特征,用于广告和推荐。 CNN 是一个简单的网络结构,初学者一般从MNIST入手,提及CNN第一印象可能只有经典的图像分类的那个model。深入了解才会发现,学术圈和工业界是如何通过稍稍改变 Feature Map 之后 ...
image Matters: Jointly Train Advertising CTR Model with Image Representation of Ad and User Behavior 阿里 2017 发表在 arxiv 的文章,与前面文章的区别在于,图像不单可以表征广告 ...
,深度图像的多分辨率建模和几何压缩技术等等,在PCL 中深度图像与点云最主要的区别在于 其近邻的检索 ...
(1)点云到深度图与可视化的实现 区分点云与深度图本质的区别 1.深度图像也叫距离影像,是指将从图像采集器到场景中各点的距离(深度)值作为像素值的图像。获取方法有:激光雷达深度成像法、计算机立体视觉成像、坐标测量机法、莫尔条纹法、结构光法。 2.点云:当一束激光照射到物体表面时,所反射的激光 ...
RGB-D(深度图像) 深度图像 = 普通的RGB三通道彩色图像 + Depth Map 在3D计算机图形中,Depth Map(深度图)是包含与视点的场景对象的表面的距离有关的信息的图像或图像通道。其中,Depth Map 类似于灰度图像,只是它的每个像素值是传感器距离物体 ...
最近在做机器视觉方面的一点工作,用Kinect作sensor获取深度数据、颜色、手势识别等。非常感激CNBlog上的两篇博文:(1)独钓寒江的http://www.cnblogs.com/yangecnu/archive/2012/03/30 ...
博客转载自:http://www.pclcn.org/study/shownews.php?lang=cn&id=206 本小节中一起学习如何从深度图像中提取边界(从前景跨越到背景的位置定义为边界)。我们对三种类型的点集感兴趣:物体边界,这是物体最外层和阴影边界的可见点集;阴影边界,毗连 ...
博客转载自:http://www.pclcn.org/study/shownews.php?lang=cn&id=155 本小节讲解如何可视化深度图像的两种方法,在3D视窗中以点云形式进行可视化(深度图像来源于点云),另一种是,将深度值映射为颜色,从而以彩色图像方式可视化深度图像 ...