部分资料来源于 opencv基于DNN的人脸检测opencv的base里是有dnn这个深度学习文件的。目录：...opencv\sources\samples\dnn通过download_models.py下载相关net文件当然有可能因为网络原因不能下载，那么可以去github上下载，我也会贴出来face_detector-深度学习文档类资源blobFromImage预处理在进行深度学习
Spatial-Temporal预测是一个既需要考虑时间维度序列变化，又需要考虑空间上节点之间关系的问题，交通领域中的流量预测、速度预测等问题是其典型的应用场景之一。之前的很多做法都是先建立或自动学习一个不同站点之间的邻接矩阵，矩阵每个元素代表两个站点之间的关系（可以是距离、是否相邻、模型自动学习等）。然而，在交通预测中，一张图可能无法包含所有节点关系信息。例如下面这张图中，节点之间的关系包括3种
场景的深度信息的获取主要通过两种方式：一种是通过专门的硬件设备直接获取深度，如三维激光雷达和RGB-D相机利用同一场景的单幅或者多幅可见光图像序列进行深度的估计 a.基于多视图的深度估计方法 b.基于双目图像的深度估计算法 c.基于单目图像的深度估计方法基于单目图像的深度估计算法分为两类：基于深度线索(depth cue)的深度估计算法和基于机器学习的深度估计算法。常用的深度线索包括：运动信息、线
基于光场相机的深度估计主要四类方法：目录1、基于多视角的立体匹配2、基于重聚焦、散焦、阴影、纹理等多线索融合的方法3、基于EPI4、基于深度学习参考文献1、基于多视角的立体匹配根据光场相机的成像原理，可以将光场图像想像成为多个虚拟相机在多个不同视角拍摄同一场景得到图像的集合，那么此时的深度估计问题就转换成为多视角立体匹配问题。多视点深度估计的一个主要线索是三维场景经过多个相机成像在不同图像之间形成
时间序列预测在最近两年内发生了巨大的变化，尤其是在kaiming的MAE出现以后，现在时间序列的模型也可以用类似MAE的方法进行无监督的预训练Makridakis M-Competitions系列（分别称为M4和M5）分别在2018年和2020年举办（M6也在今年举办了）。对于那些不了解的人来说，m系列得比赛可以被认为是时间序列生态系统的一种现有状态的总结，为当前得预测的理论和实践提供了经验和客观
图像中的注意区域预测实验要求显著性预测简介显著性预测算法简介显著性预测效果算法评价 实验要求请选择一种基于图像的注意预测算法，使用该算法进行图像注意区域的预测，并使用注意预测的常用评价标准进行评价。在这里请给出方法简介、原图像、预测结果、评价结果。显著性预测简介图像中的注意区域预测指的其实是，当人看到一副图时，他的眼球会往哪个局部区域运动。也就是差不多说放出一张照片，人首先会注意到照片的哪个位置
转载
2023-07-28 12:37:00
243阅读
由于公司网站设置，基于git的Blog越来越难打开，所以把部分内容搬运到这里。 一转眼都是两年前的内容了，且大部分都是我的个人理解，现在看来也难免有些Bug。虽然后来由于项目安排的关系没有继续单目图像深度估计的相关研究，但对于这个话题我一直很感兴趣，希望以后能够有机会继续跟进相关方向吧。— M — 2021.4.29单目图像深度估计 - 入门篇最近一直在看单目深度图像估计相关的Paper，小白入门
1 简介 商品级深度相机通常无法感知有光泽、明亮、透明和遥远的表面的深度。为了解决这个问题，我们训练了一个以RGB图像为输入的深度网络，并预测了致密的表面法线和遮挡边界。然后将这些预测与RGB-D相机提供的原始深度观测相结合，以解决所有像素的深度，包括原始观测中缺失的深度。 对于损
论文笔记[2] 深度CNN图像质量预测Introduction本文主要讲如何用深度CNN模型来做图像质量评估 / 预测（image quality assessment / prediction）。但是这个问题比较困难的一个原因在于缺少数据，即对一张图片的质量人工主观评价的分数。而且对于这类问题，常规的data augmentation方法都不适用，因为会改变主观分数。对于图像质量模型，full-
转载
2023-05-18 11:32:51
542阅读
Single-Image Depth Estimation Based on Fourier Domain Analysis作者：Jae-Han Lee, Minhyeok Heo, Kyung-Rae Kim, and Chang-Su Kim摘要：提出了一种基于傅里叶频域分析的深度学习算法用于单张图像深度估计首先，我们开发；一种卷积神经网络结构，并提出了一种新的损失函数，称为深度平衡欧式损失，
delivery_analyze.csv文件中提供了4个输入数据，一个标签数据；1 49.986721,50,48.862217,49,34
2 23.480339,63,22.087894,23,45
3 47.97068,121,38.859943,44,74
4 61.894985,117,48.692921,56,90
5 52.253571,61,49.11853,55,
摘要获取正确的像素级场景深度在各种任务中发挥着重要作用，如场景理解、自动驾驶、机器人导航、同时定位和建图、智能农业和增强现实。因此，这是过去几十年来研究的一个长期目标。获得场景深度的一种成本有效的方法是使用单目深度估计算法，从单个图像直接估计场景深度。然而，视觉方法通常产生低的推理精度和较差的可概括性，因此容易受到实际部署的影响。深度传感器以真实的场景尺度提供精确和稳健的距离测量，因此，它们更适用
光场相机由于能够捕获相机内部光线的强度和方向而得到整个光场，可以实现重聚焦（refocus）和视角变换等功能。进而可以进行深度估计获取深度图，前面说过利用重聚焦的图像进行深度估计，今天说一下利用不同视角的图像进行深度估计。仍然是以Lytro Illum为例由于每一个微透镜后面的15*15个像素能够记录来自主镜头的225条光线信息，因此取每一个微透镜后面同一位置的像素可以得到一个视角下的图像，遍历1
算法设计思路（1）读取16位深度图像到待处理图像帧组；（2）ROI区域计算由于kinect 彩色摄像头和红外深度摄像头是存在视角偏差的，经过视角对齐后，得到的深度图像是有黑边的。此处通过取帧组第一帧图像计算感兴趣区域ROI（注：kinect的摄像头视角是固定的，ROI区域也是固定的，所以只需要计算一次就够了，后续处理只需要使用计算好的就可以了）。ROI计算好，我们便可以在ROI区域做相应的图像处理
1. 摘要 沿海开发和规划面临的问题，包括自然灾害和极端风暴事件。跟踪和预测沿海地区物理特征随时间演变的能力是沿海开发、风险缓解和沿海地区一体化管理的重要因素。传统的海洋测深是使用回声探测技术获得的，该技术被认为是昂贵的，并且由于各种情况，并不一定可行。遥感图像可用于使用入射波特征和反演模型（例如波的物
深度估计方法及网络架构深度估计方法网络架构深度网络位姿网络损失函数构建 深度估计方法Monodepth2使用基于单目图像的无监督学习法完成深度估计的任务。根据SFM模型原理在卷积神经网络中同时训练两组网络：深度网络和位姿网络。训练网络的输入为一段视频序列的连续多帧图片，深度网络输入目标视图，位姿网络输入目标视图和上一帧视图，深度网络经过卷积神经网络处理输出对应的深度图像，位姿网络计算出相机运动姿
论文笔记[2] 深度CNN图像质量预测Introduction本文主要讲如何用深度CNN模型来做图像质量评估 / 预测（image quality assessment / prediction）。但是这个问题比较困难的一个原因在于缺少数据，即对一张图片的质量人工主观评价的分数。而且对于这类问题，常规的data augmentation方法都不适用，因为会改变主观分数。对于图像质量模型，full-
有关图像的基本名词解释：位深度：在记录数字图像的颜色时，计算机实际上是用每个像素需要的位深度来表示的。黑白二色的图像是数字图像中最简单的一种，它只有黑、白两种颜色，也就是说它的每个像素只有1位颜色，位深度是1，用2的一次幂来表示；考虑到位深度平均分给R, G, B和Alpha，而只有RGB可以相互组合成颜色。8位颜色的图，每个存储1个像素一般可存放8位二进制。也就是8个01进行排列组合，排列组合的
图像预处理 滤去干扰，噪声等。如图像信息微弱，还要进行增强处理，几何调整，着色校正等。图象分割 从图像中定位，分离出不同的待识别物体。这一过程输入的是整幅图像，输出是像元图像。图像特征抽取 提到需要特征并对某些参数进行计算，测量，根据结果进行分类。图像分类 根据撮特征值，利用模式识别方法进行分类，确定相关信息。使用多输出估计来完成图像。目标是根据人脸的上半部分来预测其下半部分。图像的第一列显示真实
文章目录一、预训练模型的概念与目的二、安装配置环境1.下载工具包2.下载安装Pytorch3.下载安装 mmcv-full4.下载中文字体文件5.下载 ImageNet 1000类别信息6. 创建test_img和output目录三、预测单张图片1. 导入基础工具包2. 获取计算设备3. 载入预训练图像分类模型4. 定义图像（模型输入）预处理方法5. 载入一张测试图像6. 执行图像分类预测7.
