目标识别论文分享

计算机视觉研究那些事 ｜CVPR 2020 论文分享会

在以下链接查看CVPR2020线上论文分享会全程回放：https://space.bilibili.com/110487933/channel/detail?
我爱计算机视觉·2020-07-02 12:16

自然语言处理深度生成模型相关资源、会议和论文分享

本资源整理了自然语言处理相关深度生成模型资源，会议和相关的一些前沿论文，分享给需要的朋友。本资源整理自：https://github.com/FranxYao/Deep-Generative-Models-for-Natural-Language-Processing当谈到深层生成模型时，通常指三个模型族:变分自动编码器(VAEs)、生成对抗网络(GANs)和归一化流（NormalizingFlo
lqfarmer·2020-07-02 10:22

基于opencv的csrt目标识别

本文实现了基于python的csrt方法，读取摄像头第一帧进行标注，并使用s能够实现多个目标的同时识别，然后鼠标框选，来选择目标，空格键确认。importargparseimporttimeimportcv2importnumpyasnp#配置参数ap=argparse.ArgumentParser()#-vvideos/nascar.mp4不要少了文件夹名字ap.add_argument("-v
Hermit_Rabbit·2020-07-02 09:00

[论文分享]-通过输入多样性提高对抗样本的迁移性(Improving Transferability of Adversarial Examples with Input Diversity)

以下内容来自于组会论文分享，后面部分slides中比较清晰，就直接引用了。有需要slides的朋友，可关注公众号进行获取。文中的假设部分，暂时还没结论，感兴趣的同学可以探索下。
Donald Su·2020-07-01 22:28

深度学习入门及如何转型AI领域-CSDN公开课-专题视频课程

曾完成过多项图像识别，目标识别，语音识别的实际项目，经验丰富。关注深度学习领域各种开源项目，如TensorFlow，Caffe，Torch等。
CSDN学院官方账号·2020-07-01 21:37

ACL 2020论文分享 | 新任务：融合多个对话类型的对话式推荐

欢迎关注【百度NLP】官方微信公众号，及时获取更多自然语言处理领域的技术干货！点击链接阅读原文：https://mp.weixin.qq.com/s/f3dCOc4Mog9eZTl0k5YQew本文对百度入选ACL2020的论文《TowardsConversationalRecommendationoverMulti-TypeDialogs》进行解读，该论文提出了一个新对话任务：融合多个对话类型的
百度NLP·2020-07-01 19:34

【深度学习CV】SVM, Softmax损失函数

Deeplearning在计算机视觉方面具有广泛的应用，包括图像分类、目标识别、语义分隔、生成图像描述等各个方面。本系列博客将分享自己在这些方面的学习和认识，如有问题，欢迎交流。
白辰甲·2020-07-01 18:16

opencv：图像指定区域绘制矩形框

矩形框在图像领域很是常见，特别是在目标识别，目标跟踪经常需要给识别和跟踪的目标绘制矩形框做个标记。
M海洋·2020-07-01 15:07

ACL 2019论文分享: 让机器有自主意识地和人类对话

ACL2019收录论文分享：《ProactiveHuman-MachineCoversationwithExplicitConversationGoals》。
飞桨PaddlePaddle·2020-07-01 12:25

在实践中学习：如何开发跨平台的Web应用程序

该论文分享了一个涉及跨平台在移动设备上运行的学生服务Web应用程序的项目经验。本文首先介绍了项目的背景，目标用户以及解决方案。然后，重点介绍开发流程，并提供所使用的书面代码和技术说明。
零下0814·2020-07-01 08:25

ROS中控制机械臂抓取目标例程

在上一个博文中介绍了一个简单的目标识别的例子，在这篇博客中，例如是别的结果，完成机械臂的抓取控制，主要进行程序的分析和学习。
编程芝士·2020-06-30 21:30

OpenCV——角点检测原理分析（Harris，Shi-Tomasi、亚像素级角点检测）

角点检测(CornerDetection)是计算机视觉系统中获取图像特征的一种方法，广泛应用于运动检测、图像匹配、视频跟踪、三维重建和目标识别等，也可称为特征点检测。
点滴成海~·2020-06-30 17:51

Opencv2.4.9源码分析——SIFT

该算法应用很广，如目标识别，自动导航，图像拼接，三维建模，手势识别，视频跟踪等。不幸的是，该算法已经在美国申请了专利，专利拥有者为Lowe所在的加拿大不列颠哥伦比亚大学，因此我
zhaocj·2020-06-30 14:32

Python Opencv 任意形状目标检测，并绘制框图

opencv进行任意形状目标识别工作中有一次需要在简单的图上进行目标识别，目标的形状不固定，并且存在一定程度上的噪声影响，但是噪声影响不确定。
xiaoxifei·2020-06-30 01:38

【多传感融合】优达学城多传感融合学习笔记（五）——利用YOLO进行图像目标识别

利用YOLO进行图像目标识别目录利用YOLO进行图像目标识别为什么需要目标检测？YOLO简介YOLOv3目标识别工作流程为什么需要目标检测？
尚庆龙·2020-06-30 00:15

《Kali+Linux渗透测试的艺术》学习总结之----概要

KaliLinux是一个渗透测试兼安全审计平台，集成了多款漏洞检测、目标识别和漏洞利用工具，在信息安全业界有着广泛的用途。
xianjie0318·2020-06-30 00:28

CVPR 2019微软亚洲研究院--清华论文分享会(内含会议直播视频+PPT)

4月2日，微软亚洲研究院创研论坛CVPR2019论文分享会在清华大学圆满落幕。
QianLingjun·2020-06-29 20:30

面试开放性问题

我的专业是信号与信息处理，研究方向是目标识别，即根据所获得的数据，提取特征，应用机器学习算法，实现分类，目前已发表一篇论文和一篇专利。
拂晓123·2020-06-29 19:32

SIFT解析（一）建立高斯金字塔

SIFT(Scale-InvariantFeatureTransform，尺度不变特征转换)在目标识别、图像配准领域具有广泛的应用，下面按照SIFT特征的算法流程对其进行简要介绍对SIFT特征做简要介绍
honpey·2020-06-29 17:18

RANSAC算法在目标识别中的应用详解

最近，在OpenCV上开发目标识别程序的时候遇到一个问题就是：在源图像和场景图像中分别做特征点检测之后，会发现有误匹配的情况出现，经过在上网查资料得知可以用随机抽样一致算法（简称：RANSAC）解决误匹配的问题
理实交融·2020-06-29 17:18

【微软亚洲研究院】CVPR2020 论文分享会，他们带着论文来了！

关注上方“深度学习技术前沿”，选择“星标公众号”，资源干货，第一时间送达！国际计算机视觉与模式识别会议（CVPR）是人工智能领域最有学术影响力的顶级会议之一。根据CVPR2020官方公布的论文收录结果，今年会议共收到有效投稿6656篇，接收论文1470篇，收录率为22%，堪称十年来最难投中的一届，相信大家已对本届CVPR的论文充满了期待。为此，微软亚洲研究院将于5月14号（下周四）9:00至18:
深度学习技术前沿·2020-06-29 17:55

基于YOLO目标检测及OpenCV实现的游戏代玩人工智能体(Auto Gaming Agent) [3]

大型生存类游戏自动代玩人工智能[3]--目标识别基于深度神经网络(DNN)的目标识别算法YOLOv3-tiny目标识别创建自定义数据集训练YOLOv3-tiny模型用OpenCV的dnn模块来部署YOLOYOLOv3
陆子祥·2020-06-29 15:30

Caffe， PyCaffe 上手实践（1）

结果就是在云服务器上，笔记本电脑上，安卓手机上分别搞了机器学习的环境和APP，可以支持图像分类，目标识别。但离实用还差得比
四爷在此·2020-06-29 13:50

CV研究方向选择

初步：1、行人重识别，数据迁移gan超分辨率生成，关键点检测，天气变换+gan（具体方向的难点、做过的实验，研究的可行性想法、顶会顶刊的发表数量、热度）2、目标识别，图像理解（visualgenome视觉基因组
AIchiNiurou·2020-06-29 13:43

什么是图像识别？

本文将会介绍图像识别中涉及的一些概念和专业名词图像识别的三大任务●目标识别：对图片进行分类，确定图片中的目标是什么。如下图要分类图中的水杯和水瓶，方体。
Yi_Kong·2020-06-29 06:43

Text-image 论文分享

Text-imageretrieval论文分享论文链接[1]Pose-GuidedJointGlobalandAttentiveLocalMatchingNetworkforText-BasedPersonSearchTask
一个目标坚定的人·2020-06-29 05:29

理解图像分类和零样本目标识别的区别

图像分类和零样本目标识别有啥不同？
飞向天空的鹰·2020-06-29 04:19

精度评定中的准确率（Precision）和召回率（Recall）

转自http://blog.csdn.net/gagalaha/article/details/51327083在模式识别中，我们经常会使用到一些指标对目标识别或者影像分类的结果进行评价。
小知识传送门·2020-06-29 03:57

OpenCV学习笔记（八）——Harris角度特征从原理到实现详解

前言：在图像中角点是一个重要的局部特征，它决定了图像中关键区域的形状，体现了图像中重要的特征信息，所以在目标识别、图像匹配、图像重构方面角点具有十分重要的意义。
行歌er·2020-06-29 02:35

OpenCV学习笔记（十二）——亚像素角点检测

前言：图像特征点检测广泛运用于计算机视觉处理领域，包括目标识别与跟踪、立体成像，在特征点的图像分析中，特征点提取是非常重要的步骤，其中，角点是最常见的一类点特征。
行歌er·2020-06-29 02:35

阿里云天池 - 2018之江杯全球人工智能大赛 之零样本图像目标识别 参赛总结

9月份报名做了2018之江杯全球人工智能大赛之零样本图像目标识别的这道题-题目链接-https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231677/introduction
littlebigluo·2020-06-29 01:54

平均精度均值（Mean Average Precision, mAP）

2.准确率、召回率、精确度（1）准确率--precision&召回率--recall（2）精确度--accuracy二、影响mAP的因素与目标识别不同，目标检测中不仅仅需要在一张图片中检测到是否含有某物体
strongnine·2020-06-28 22:11

目标识别与跟踪识别篇---SIFT算法

SIFT算法一.概述SIFT算法实现物体识别主要有三大工序:1.提取关键点2.对关键点附加详细的信息（特征向量）3.通过两方特征点（附带上特征向量的关键点）的两两比较找出相互匹配的若干对特征点特征向量的生成算法总共包括四步：1.检测尺度空间极值点，初步确定关键点位置和所在尺度。2.精确确定关键点的位置和尺度，同时去除低对比度的关键点和不稳定的边缘响应点，以增强匹配稳定性、提高抗噪声能力。3.为每个
suntianqi_vip·2020-06-28 21:34

OpenCV3模板匹配实现目标识别与跟踪

OpenCV3模板匹配实现目标识别与跟踪@[OpenCV|C++]OpenCV3模板匹配实现目标识别与跟踪知识补充回调函数minMaxLoc()函数找最大最小值模板匹配函数matchTemplate()
食兔人·2020-06-28 20:05

SIFT特征匹配及其实现

该算法应用很广，如目标识别，自动导航，图像拼接，三维建模，手势识别，视频跟踪等。一，sift算法的特征1.SIFT特征是图像的局部特征，其对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性，对视
Zhansijing·2020-06-28 20:12

论文分享 CFUN: Combining Faster R-CNN and U-net Network for Efficient Whole Heart Segmentation

CFUN:CombiningFasterR-CNNandU-netNetworkforEfficientWholeHeartSegmentation摘要本文提出了一种结合FasterR-CNN和U-net网络的心脏分割方法。由于R-CNN具有更快的精确定位能力和U-net强大的分割能力，CFUN只需要一步检测和分割推理就可以得到完整的心脏分割结果，在显著降低计算成本的情况下获得了良好的分割效果。此
Klay Ye·2020-06-28 15:24

论文分享 DeepCenterline: A Multi-task Fully Convolutional Network for Centerline Extraction

DeepCenterline:aMulti-taskFullyConvolutionalNetworkforCenterlineExtraction摘要提出了一种新的中心线提取框架，该框架将可端到端训练的多任务全卷积网络（FCN）与最小路径提取器相结合。FCN同时计算中心线距离映射并检测分支端点。该方法生成的中心线为单像素宽，没有伪分支。它处理任意树结构的对象，不需要事先假定树的深度或分支模式。它
Klay Ye·2020-06-28 15:24

论文分享 Deep Distance Transform for Tubular Structure Segmentation in CT Scans

DeepDistanceTransformforTubularStructureSegmentationinCTScans一，摘要医学图像中的管状结构分割，如CT扫描中的血管分割，是利用计算机辅助筛选早期相关疾病的重要步骤。但由于CT扫描中存在对比度差、噪声大、背景复杂等问题，使得管状结构的自动分割成为一个具有挑战性的问题。管状结构通常具有圆柱形，可通过其骨架和横截面半径（比例）很好地表示出来。受
Klay Ye·2020-06-28 15:24

论文分享 Learning tree-structured representation for 3D coronary artery segmentation

Learningtree-structuredrepresentationfor3Dcoronaryarterysegmentation(2019.8)摘要冠状动脉的分割已经进行了广泛的研究，然而，由于其复杂的解剖结构，从三维冠状动脉ct血管造影（CCTA）中自动分割冠状动脉具有极大的挑战性。受近年来利用树状结构的长短期记忆（LSTM）来模拟具有树状结构的NLP任务的启发，我们提出了一种新的树状结
Klay Ye·2020-06-28 15:24

【工具使用系列】关于 MATLAB 遗传算法工具箱，你需要知道的事

实现安装种群的表示和初始化目标函数和适应度函数选择交叉重插入遗传算法的终止数据结构多种群支持示范脚本应用实例简单医院函数优化问题多元单峰函数优化问题多元多峰函数优化问题收获系统最优控制问题装载系统最优问题离散二次线性系统最优控制问题目标分配问题双积分的优化问题雷达目标识别问题图像分割问题其他测试函数的优化问题轴
weixin_34268579·2020-06-28 15:39

PCL深度图像(1)

莫尔条纹法，结构光法等等，针对深度图像的研究重点主要集中在以下几个方面，深度图像的分割技术，深度图像的边缘检测技术，基于不同视点的多幅深度图像的配准技术，基于深度数据的三维重建技术，基于三维深度图像的三维目标识别技术
weixin_34050427·2020-06-28 10:12

OpenCV 尺度不变特征检测：SIFT、SURF、BRISK、ORB

乔帮主1.概述在计算机视觉领域，兴趣点（也称关键点或特征点）的概念已经得到了广泛的应用，包括目标识别、图像配准、视觉跟踪、三维重建等。这个概念
weixin_33923762·2020-06-28 08:51

从TensorFlow到PyTorch：九大深度学习框架哪款最适合你？

现在的许多机器学习框架都可以在图像识别、手写识别、视频识别、语音识别、目标识别和自然语言处理等许多领域大展身手，但却并没有一个完美的深度神经网络能解决你的所有业务问
sas???·2020-06-28 07:58

OpenCV探索之路（二十三）：特征检测和特征匹配方法汇总

在计算机视觉领域，兴趣点（也称关键点或特征点）的概念已经得到了广泛的应用，包括目标识别、图像配准、视觉跟踪、三维重建等。这个概念的原理是，
weixin_33709609·2020-06-28 03:03

python imageai 对象检测、对象识别

imageai库里面提供了目标识别，其实也可以说是目标检测，和现在很多的收集一样就是物体识别。他可以帮你识别出各种各样生活中遇见的事物。比如猫、狗、车、马、人、电脑、收集等等。
weixin_30952103·2020-06-28 02:04

移动端目标识别(1)——使用TensorFlow Lite将tensorflow模型部署到移动端(ssd)之TensorFlow Lite简介...

平时工作就是做深度学习，但是深度学习没有落地就是比较虚，目前在移动端或嵌入式端应用的比较实际，也了解到目前主要有caffe2，腾讯ncnn，tensorflow，因为工作用tensorflow比较多，所以也就从tensorflow上下手了。下面内容主要参考&翻译：https://www.tensorflow.org/mobile/?hl=zh-cnhttps://github.com/tensor
weixin_30567225·2020-06-27 21:06

视频教程-机器学习算法之线性模型视频教学-机器学习

参与多个人工智能领域项目，专注于机器学习与计算机视觉领域，长期参与无人驾驶汽车项目，专注研究无人驾驶领域的目标识别与跟踪，善于人脸识别、物体识别、轨迹跟踪、点云识别分析等方向的新算法。
weixin_30392923·2020-06-27 19:21

自动驾驶数据集

感知层面对目标识别跟踪、障碍物检测、精确定位等技术的需求，使得深度学习等人工智能技术得到广泛应用。深度学习模型非常依赖无人车行驶环境的数据，而这些数据在工程中非常难获得。
weixin_30371875·2020-06-27 18:50

卷积神经网络 (CNN) 基本原理和公式

受生物自然视觉认知机制启发而来的.现在,CNN已经成为众多科学领域的研究热点之一,特别是在模式分类领域,由于该网络避免了对图像的复杂前期预处理,可以直接输入原始图像,因而得到了更为广泛的应用.可应用于图像分类,目标识别
天在那边·2020-06-27 14:31

“战疫”有AI系列 - No.1

决策智能与机器学习智能识别：在高密度人员流动场景中快速识别疑似患者百度、商汤科技、中电11所、海康威视、深思考、云从科技等公司，利用人工智能深度学习、图像识别等技术赋能红外热像仪，实现全景拼接、目标检测、目标跟踪、目标识别等功能
九三智能控v·2020-06-27 10:41
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