機器學習(Machine Learning,簡稱 ML)和計算機視覺(Computer Vision,簡稱 CV)是非常令人着迷、非常酷炫、頗具挑戰性同時也是涉及面很廣的領域。本文整理了機器學習和計算機視覺的相關學習資源,目的是幫助許多和我一樣希望深刻理解“智能”背后原理的人,用最為高效 ...
概述 對於計算機視覺的應用現在是非常廣泛的,但是它背后的原理其實非常簡單,就是將每一個像素的值pixel輸入到一個DNN中,然后讓這個神經網絡去學習這個模型,最后去應用這個模型就可以了。聽起來是不是很簡單,其實如果大家深入研究的話,這里面還是有很多內容去學習的,例如:咱們的圖片大小可能不一樣,同一張圖片不同的旋轉角度可到的結果可能不一樣,如何給咱們的本地圖片來label 實際中並不是所有的數據都 ...
2020-02-05 23:30 0 881 推薦指數:
機器學習(Machine Learning,簡稱 ML)和計算機視覺(Computer Vision,簡稱 CV)是非常令人着迷、非常酷炫、頗具挑戰性同時也是涉及面很廣的領域。本文整理了機器學習和計算機視覺的相關學習資源,目的是幫助許多和我一樣希望深刻理解“智能”背后原理的人,用最為高效 ...
現在的研究人員都喜歡公布自己文章的代碼,這樣對於別人對自己的文章的理解更一步的加深,也便於別人對自己的算法進行比較和創新。 同時能提高文章的曝光率和引用率。 本文就現有的資源進行鏈接,便於查找和整 ...
原文地址:[ZZ]計算機視覺、機器學習相關領域論文和源代碼大集合 作者:計算機視覺與模式 注:下面有project網站的大部分都有paper和相應的code。Code一般是C/C++或者Matlab代碼。 最近一次更新:2013-1-29 一、特征提取Feature ...
牛人主頁(主頁有很多論文代碼) Serge Belongie at UC San Diego Antonio Torralba at ...
層會導致信息損失)且計算量相當的情況下,提供更大的感受野。 順便一提,卷積結構的主要問題如下: ...
來自 http://cvnote.info/pages-collection-by-carson2005/ 轉自http://www.cnblogs.com/x113/p/4575113.html ...
在我的理解里,要實現計算機視覺必須有圖像處理的幫助,而圖像處理倚仗與模式識別的有效運用,而模式識別是人工智能領域的一個重要分支,人工智能與機器學習密不可分。縱觀一切關系,發現計算機視覺的應用服務於機器學習。各個環節缺一不可,相輔相成。 計算機視覺(computer vision),用計算機來模擬 ...
特征提取Feature Extraction · SIFT [1] [Demo program][SIFT Library] [VLFeat] · PCA-SIFT ...