三維計算機視覺 —— 中層次視覺 —— RCNN Family
RCNN是從圖像中檢測物體位置的方法，嚴格來講不屬於三維計算機視覺。但是這種方法卻又非常非常重要，對三維物體的檢測非常有啟發，所以在這里做個總結。 1、RCNN - the original idea —— <Rich feature hierarchies ...
原文：三維計算機視覺 — 中層次視覺 — Point Pair Feature
機器人視覺中有一項重要人物就是從場景中提取物體的位置，姿態。圖像處理算法借助Deep Learning 的東風已經在圖像的物體標記領域耍的飛起了。而從三維場景中提取物體還有待研究。目前已有的思路是先提取關鍵點，再使用各種局部特征描述子對關鍵點進行描述，最后與待檢測物體進行比對，得到點 點的匹配。個別文章在之后還采取了ICP對匹配結果進行優化。 對於缺乏表面紋理信息，或局部曲率變化很小，或點雲本身 ...
2016-10-18 08:29 1 3561 推薦指數：
相關推薦
【計算機視覺基礎】利用3DMM重建三維信息
參考 1. 使用3DMM進行人臉重建中的配准方法； 2. face3d_github; 3. 多目三維重建； 4. 3DMM人臉重建_知乎； 完 ...
『計算機視覺』棋盤效應
零、轉置卷積介紹 『TensotFlow』轉置卷積 TensorFlow轉置卷積API詳解 一、棋盤效應 當我們要用到深度學習來生成圖像的時候，是往往是基於一個低分辨率且具有高層語義的圖像 ...
計算機視覺 - 語義分割
FCN - Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation 全卷積網絡 將全連接層轉換為卷積層，使得輸入的圖片大小不受限制。 輸入經過一系列的 Conv-Pooling 后，feature map ...
計算機視覺開源項目
按類別分類 特征提取 SURF特征: http://www.vision.ee.ethz.ch/software/index.de.html(當然這只是其中之一) LBP特征(一 ...
計算機視覺 - 語義分割（二）
引言 已經有很多U-Net-Like的神經網絡被提出。 U-Net適用於醫學圖像分割、自然圖像生成。 在醫學圖像分割表現好： 因為利用了底層的特征（同分辨率級聯）改善上采樣的信息不足。 ...
計算機視覺學習路線
深度學習算法工程師的基本要求 熟練掌握python和c++編程，至少熟悉 Caffe 和 Tensorflow/Pytorch 兩種框架。 熟練玩轉深度學習各類模型架構使用和設計。 ...
計算機視覺五大技術
目前，計算機視覺是深度學習領域最熱門的研究領域之一。計算機視覺實際上是一個跨領域的交叉學科，包括計算機科學（圖形、算法、理論、系統、體系結構），數學（信息檢索、機器學習），工程學（機器人、語音、自然語言處理、圖像處理），物理學（光學 ），生物學（神經科學）和心理學（認知科學）等等。許多科學家認為 ...