机器学习(Machine Learning,简称 ML)和计算机视觉(Computer Vision,简称 CV)是非常令人着迷、非常酷炫、颇具挑战性同时也是涉及面很广的领域。本文整理了机器学习和计算机视觉的相关学习资源,目的是帮助许多和我一样希望深刻理解“智能”背后原理的人,用最为高效 ...
概述 对于计算机视觉的应用现在是非常广泛的,但是它背后的原理其实非常简单,就是将每一个像素的值pixel输入到一个DNN中,然后让这个神经网络去学习这个模型,最后去应用这个模型就可以了。听起来是不是很简单,其实如果大家深入研究的话,这里面还是有很多内容去学习的,例如:咱们的图片大小可能不一样,同一张图片不同的旋转角度可到的结果可能不一样,如何给咱们的本地图片来label 实际中并不是所有的数据都 ...
2020-02-05 23:30 0 881 推荐指数:
机器学习(Machine Learning,简称 ML)和计算机视觉(Computer Vision,简称 CV)是非常令人着迷、非常酷炫、颇具挑战性同时也是涉及面很广的领域。本文整理了机器学习和计算机视觉的相关学习资源,目的是帮助许多和我一样希望深刻理解“智能”背后原理的人,用最为高效 ...
现在的研究人员都喜欢公布自己文章的代码,这样对于别人对自己的文章的理解更一步的加深,也便于别人对自己的算法进行比较和创新。 同时能提高文章的曝光率和引用率。 本文就现有的资源进行链接,便于查找和整 ...
原文地址:[ZZ]计算机视觉、机器学习相关领域论文和源代码大集合 作者:计算机视觉与模式 注:下面有project网站的大部分都有paper和相应的code。Code一般是C/C++或者Matlab代码。 最近一次更新:2013-1-29 一、特征提取Feature ...
牛人主页(主页有很多论文代码) Serge Belongie at UC San Diego Antonio Torralba at ...
层会导致信息损失)且计算量相当的情况下,提供更大的感受野。 顺便一提,卷积结构的主要问题如下: ...
来自 http://cvnote.info/pages-collection-by-carson2005/ 转自http://www.cnblogs.com/x113/p/4575113.html ...
在我的理解里,要实现计算机视觉必须有图像处理的帮助,而图像处理倚仗与模式识别的有效运用,而模式识别是人工智能领域的一个重要分支,人工智能与机器学习密不可分。纵观一切关系,发现计算机视觉的应用服务于机器学习。各个环节缺一不可,相辅相成。 计算机视觉(computer vision),用计算机来模拟 ...
特征提取Feature Extraction · SIFT [1] [Demo program][SIFT Library] [VLFeat] · PCA-SIFT ...