一直對圖像有濃厚的興趣,最近在關注:如何通過深度學習抽取圖像特征,用於廣告和推薦。 CNN 是一個簡單的網絡結構,初學者一般從MNIST入手,提及CNN第一印象可能只有經典的圖像分類的那個model。深入了解才會發現,學術圈和工業界是如何通過稍稍改變 Feature Map 之后 ...
一直對圖像很感興趣,最近在關注一個問題:如何通過深度學習抽取圖像特征,用於廣告和推薦。 CNN 是一個簡單的網絡結構,初學者一般從MNIST入手,提及CNN第一印象可能只有經典的圖像分類的那個model。深入了解才會發現,學術圈和工業界是如何通過稍稍改變 Feature Map 之后的結構和目標函數等實現各種復雜任務,這其中迸發的想象力讓人激動。 Deep CTR Prediction in D ...
2017-12-16 11:41 0 1202 推薦指數:
一直對圖像有濃厚的興趣,最近在關注:如何通過深度學習抽取圖像特征,用於廣告和推薦。 CNN 是一個簡單的網絡結構,初學者一般從MNIST入手,提及CNN第一印象可能只有經典的圖像分類的那個model。深入了解才會發現,學術圈和工業界是如何通過稍稍改變 Feature Map 之后 ...
image Matters: Jointly Train Advertising CTR Model with Image Representation of Ad and User Behavior 阿里 2017 發表在 arxiv 的文章,與前面文章的區別在於,圖像不單可以表征廣告 ...
,深度圖像的多分辨率建模和幾何壓縮技術等等,在PCL 中深度圖像與點雲最主要的區別在於 其近鄰的檢索 ...
(1)點雲到深度圖與可視化的實現 區分點雲與深度圖本質的區別 1.深度圖像也叫距離影像,是指將從圖像采集器到場景中各點的距離(深度)值作為像素值的圖像。獲取方法有:激光雷達深度成像法、計算機立體視覺成像、坐標測量機法、莫爾條紋法、結構光法。 2.點雲:當一束激光照射到物體表面時,所反射的激光 ...
RGB-D(深度圖像) 深度圖像 = 普通的RGB三通道彩色圖像 + Depth Map 在3D計算機圖形中,Depth Map(深度圖)是包含與視點的場景對象的表面的距離有關的信息的圖像或圖像通道。其中,Depth Map 類似於灰度圖像,只是它的每個像素值是傳感器距離物體 ...
最近在做機器視覺方面的一點工作,用Kinect作sensor獲取深度數據、顏色、手勢識別等。非常感激CNBlog上的兩篇博文:(1)獨釣寒江的http://www.cnblogs.com/yangecnu/archive/2012/03/30 ...
博客轉載自:http://www.pclcn.org/study/shownews.php?lang=cn&id=206 本小節中一起學習如何從深度圖像中提取邊界(從前景跨越到背景的位置定義為邊界)。我們對三種類型的點集感興趣:物體邊界,這是物體最外層和陰影邊界的可見點集;陰影邊界,毗連 ...
博客轉載自:http://www.pclcn.org/study/shownews.php?lang=cn&id=155 本小節講解如何可視化深度圖像的兩種方法,在3D視窗中以點雲形式進行可視化(深度圖像來源於點雲),另一種是,將深度值映射為顏色,從而以彩色圖像方式可視化深度圖像 ...