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mjl_cv
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2018年7月11日
针孔相机模型
摘要: 相机将三维世界中的坐标点映射到二维图像平面的过程能够用一个几何模型进行描述。这个模型有很多种,其中最简单的称为针孔模型。 在现实生活中,针孔相机是由前方有 一个小洞(针孔)所构成。现实世界中源于某个物体的光线穿过此洞,会在摄像机的底板或图像平面上形成一幅倒立的图像。略为不便的是针孔相机的图像是倒置的
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posted @ 2018-07-11 15:44 mjl_cv
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2018年7月7日
图像分割学习笔记2
摘要: 1、语义分割 1.1 DeepLab全卷积网络 ①基本结构 1)优化后的DCNN+传统的CRF图模型 ②新的上采样卷积方案 1)带孔(hole)结构的膨胀卷积(Atrous/Dilated convolution) ③多尺度图片表达 1)Atrous空间金字塔池化(Atrous Spatial Py
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posted @ 2018-07-07 17:12 mjl_cv
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2018年7月2日
图像分割学习笔记1
摘要: 1、显著性检测(Saliency Detection) 1.1 两类问题 ①显著性物体分割(Salient object segmentation) 最能引起人的视觉注意的物体区域 ②注视点预测(Fixation prediction) 通过对眼动的预测和研究探索人类视觉注意机制 1.2 两种策略的
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posted @ 2018-07-02 16:18 mjl_cv
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2018年6月21日
图像超像素(superpixels)分割算法——简单线性迭代聚类(SLIC)
摘要: 原理 SILC(simple linear iterative clustering)是一种图像分割算法。默认情况下,该算法的唯一参数是k,约等于超像素尺寸的期望数量。对于CIELAB彩色空间的图像,在相隔S像素上采样得到初始聚类中心。为了产生大致相同尺寸的超像素,格点的距离是$S=\sqrt{N/
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posted @ 2018-06-21 17:24 mjl_cv
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2018年5月31日
YOLOv3: An Incremental Improvement翻译
摘要: 摘要 我们提出一些YOLO的更新!我们做了一些小的改进使它更好。我们还训练了一个新的相当好的网络。它比上次更大,但是更准确。不用担心它仍然很快。320x320的YOLOv3运行时间是22ms且有28.2mAP,这和SSD的准确率一样,但是比SSD快3倍。当我们从以往的0.5IOU的mAP检测度量来看
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posted @ 2018-05-31 14:25 mjl_cv
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