计算机视觉基础-2——图像分类与卷积网络介绍
一、图像分类定义 可以用一个简单的公式来描述图像分类的过程： 训练：通过训练集{(x1,y1),...,{xn,yn}}来获得一个预测函数f，满足在训练集上的最小误差。 测试：向预测函数f输入一个从来没有见过的x，得到预测值y。 二、泛化能力 我们在训练的过程中，要注意 ...
原文：计算机视觉-图像描述符（图片分类）
图像描述符 特征描述符和特征向量的定义 特征向量：用于表示和量化图像的数字列表，简单理解成将图片转化为一个数字列表表示。特征向量中用来描述图片的各种属性的向量称为特征矢量。 图像描述符：理解成一种算法和方法，控制整个图像如何转变为特征向量。量化是的图像形状，颜色，纹理，或三者的任何组合。输入 个图像时，图像描述符将返回 个特征向量。主要用于图像分类。缺乏区分图像中不同对象的能力。 特征描述符：是 ...
2018-06-20 11:18 0 2578 推荐指数：
相关推荐
计算机视觉中图像分类任务脉络梳理
本文大致梳理了计算机视觉中图像分类的脉络，包括常用数据集、经典模型和性能对比。 1 图像分类常用数据集 以下是几种常用的分类数据集，难度依次递增。列举了各算法在各数据集上的性能排名。 MNIST，60k训练图像、10k测试图像、10个类别、图像大小1×28×28、内容是0-9手写数字 ...
计算机视觉 - 常见的图片分类模型【架构演变】
LeNet 原始论文中的版本 数据集为MNIST，输入：\(32*32*1\) Name kernel stride ...
计算机视觉目标跟踪的算法分类
摘自百度百科。。。。。。。。。。。。。 （1）基于区域的跟踪算法 基于区域的跟踪算法基本思想是：将目标初始所在区域的图像块作为目标模板，将目标模板与候选图像中所有可能的位置进行相关匹配，匹配度最高的地方即为目标所在的位置。最常用的相关匹配准则是差的平方和准则 ...
【计算机视觉】图像着色(Image Colorization)
（Sometimes technology enhances art. Sometimes it vandalizes art. --- 有时技术会增强艺术，有时它破坏了艺术。） 着色黑白 ...
【计算机视觉】图像配准(Image Registration)
(Source:https://blog.sicara.com/image-registration-sift-deep-learning-3c794d794b7a) 图像配准方法概述 图像配准广泛用于遥感，医学图像，计算机视觉等。通常，它的应用根据图像获取方式主要分为四组 ...
图像处理与计算机视觉的经典书籍
************************************************************************************************* ...
【计算机视觉】常用图像数据集
图像数据集 模型需要好的数据才能训练出结果，本文总结了机器学习图像方面常用数据集。 MNIST Link 机器学习入门的标准数据集（Hello World!），10个类别，0-9 手写数字。包含了60,000 张 28x28 的二值训练图像 ...