（1）基于区域的跟踪算法基于区域的跟踪算法基本思想是：将目标初始所在区域的图像块作为目标模板，将目标模板与候选图像中所有可能的位置进行相关匹配，匹配度最高的地方即为目标所在的位置。最常用的相关匹配准则是差的平方和准则，(Sum of Square Difference，SSD)。
起初，基于区域的跟踪算法中所用到的目标模板是固定的，如 Lucas 等人提出 Lucas-Kanade 方法，该方法利
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2017-05-16 21:28:00
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该文章分析的非常好，这里做个记录保存；主要思路：从一维的集合求解拓展至二维的集合求解，求出交并比IOU；IoU 的全称为交并比（Intersection over Union），通过这个名称我们大概可以猜到 IoU 的计算方法。IoU 计算的是 “预测的边框” 和 “真实的边框” 的交集和并集的比值。 开始计算之前，我们首先进行分析下交集和并集到底应该怎么计算：我们首先需要计算交集，然后并集通过两
1. 计算机视觉（Computer Vision）一般的CV问题包括以下三类： 1. 图像分类（Image Classification） 2. 目标识别（Object detection） 3. 神经风格转换（Neural Style Transfer）使用传统神经网络处理机器视觉的一
GAN从提出到现在不过三年时间，但是与之相关的论文已经是浩如星海。从很多计算机视觉领域的论文里我们可以发现，往往在旧的方法基础上加个判别器，套上对抗机制，也能取得比原先要好的效果。而对GAN为什么能取得更好的效果，学术界仍没有统一的意见和完备的解释。以图像生成为例，一个比较普遍的解释是，之前我们在图像生成式模型中使用的基于L1范数和L2范数的损失函数，过于注重生成样本与真实样本“像素级”的对应，而
计算机视觉需要掌握的工具和平台取决于具体的应用场景和任务。以下是一些常用的工具和平台：计算机视觉需要掌握哪些工具和平台？编程语言：计算机视觉常用的编程语言包括Python、C++和MATLAB等。Python是最常用的语言，有许多开源的计算机视觉库和框架，如OpenCV、TensorFlow、PyTorch等。计算机视觉库和框架：计算机视觉库和框架可以帮助开发者快速构建计算机视觉应用。常用的计算机
【新智元导读】自 GAN 诞生以来，在计算机视觉领域中表现可谓是惊艳连连：文本 - 图像转换、域迁移、图像修复 / 拓展、人脸合成甚至是细微表情的改变，无所不能。本文对此进行了盘点，并且作者表示：GAN 很快就可能替代现有的摄影技术了！ AI 生成的图像可能会取代现有的摄影技术。许多人当听到 “人工智能”、“机器学习” 或者 “bot” 的时候，首先浮现在脑海当中的应当是科幻片中经
本人打算借助暑假的时间学习下Opencv计算机视觉的一些知识，于是想通过博客记录下自己的学习笔记，同时与大家分享~~图像的基本操作 观察lena的图像，我们取其中一块进行细致的解读，如图我们取出一个区域，在这个区域中存在许多方格块，自左上我们可以依次标记为1，2，3……，其中每个小格叫做一个像素点，计算机中就是由这样一个个像素点来构成一张张图像的
文章目录一、模型可视化分析1. 结构可视化1.1 Netron工具1.2 Graphviz工具2. 权重可视化3. 反卷积篇3.1 反卷积可视化原理3.2 反卷积可视化使用4. 激活热图4.1 CAM模型4.2 GradCAM模型二、模型复杂度分析1. 理论复杂度分析1.1 FLOPs计算1.2 MAC计算2. 复杂度分析工具2.1 trochsummary工具2.2 torchstat工具三、
自从谷歌眼镜被推出以来，围绕人脸识别，出现了很多争议。我们相信，不管是不是通过智能眼镜，人脸识别将在人与人交往甚至人与物交互中开辟无数种可能性。
为了帮助研究过程中探索人脸识别，我们列出以下人脸检测和识别API。希望有所帮助！
Face Recognition - 拉姆达实验室斯蒂
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2017-03-10 23:19:00
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目前无论是在行业会展上还是在安防市场上，AI智能分析都是炙手可热的话题，智能产品层出不穷，已然成为安防监控行业的强势力量，成为未来的发展趋势。现阶段AI人工智能技术主要包括：计算机视觉：计算机视觉技术运用由图像处理操作及机器学习等技术所组成的序列来将图像分析任务分解为便于管理的小块任务。机器学习：机器学习是从数据中自动发现模式，模式一旦被发现便可以做预测，处理的数据越多，预测也会越准确。自然语言处
面试题目深度学习 计算机视觉 面试题合集1.什么是反卷积？ 反卷积也称为转置卷积，如果用矩阵乘法实现卷积操作，将卷积核平铺为矩阵，则转置卷积在正向计算时左乘这个矩阵的转置WT，在反向传播时左乘W，与卷积操作刚好相反，需要注意的是，反卷积不是卷积的逆运算。 一般的卷积运算可以看成是一个其中非零元素为权重的稀疏矩阵C与输入的图像进行矩阵相乘，反向传播时的运算实质为C的转置与loss对输出y的导数矩阵的
1 前言计算机视觉（Computer Vision），通常简称CV，是一个通过技术帮助计算机“看到”并“看懂”图像的研究领域，例如使计算机理解照片或视频的内容。这篇文章将对计算机视觉进行整体介绍。本文章共分为六个部分，分别是：·计算机视觉为什么重要·什么是计算机视觉·计算机视觉的基本原理·计算机视觉的典型任务·计算机视觉在日常生活中的应用场景·计算机视觉面临的挑战 2 
anchor在计算机视觉中有锚点或锚框，目标检测中常出现的anchor box是锚框，表示固定的参考框。目标检测的任务：在哪里有东西难点：目标的类别不确定、数量不确定、位置不确定、尺度不确定传统算法的解决方式：都要金字塔多尺度+遍历滑窗的方式，逐尺度逐位置判断"这个尺度的这个位置处有没有认识的目标"，非常笨重耗时，并不能很好的推广适用。现状：近期顶尖(SOTA)的目标检测方法几乎都用了anchor
嘉宾：哈工大航天2年制硕士秋招：海康威视、大华股份、阿里巴巴（菜鸟物流、自动驾驶）、优必选（激光SLAM）春招：CVT1、影创科技（没有校园招聘，只有社招，做AR和VR的）、华为、360（扫地机）、商汤科技、地平线、旷视、美团（无人机配送、三维重建）高仙机器人、百度、华为、图森未来、元戎启行、文远知行BOSS直聘，主动咨询HR（通过微信联系），薪资：33万元~42万元（不包含公积金）《视觉SLAM
1.摘要 本文对计算机视觉过去40多年的发展历程进行了简要总结，包括：马尔计算视觉理论，主动视觉与目的视觉，多视几何与摄像机自标定，以及基于学习的视觉。在此基础上，对计算机视觉的未来发展趋势给出了一些展望。2.计算机视觉的定义 &nbs
计算机视觉–历史发展回顾 文章目录计算机视觉--历史发展回顾前言一、神经生理学家的启发二、第一台数字扫描仪的发明三、感知机四、CV的标志性诞生五、CV崛起--LeNet的划时代六、感知分组七、CNN领跑小结 前言如今，人工智能带来的技术革命火遍了全球，而计算机视觉作为人工智能的分支，借此机会，重温那些计算机视觉默默发展的岁月。一、神经生理学家的启发计算机视觉领域最具影响力的论文之一是由两位神经生理
1 构建卷积分类器1.1 目标使用Keras深度学习网络构建图片分类器学习视觉特征提取背后的基本思想学习如何提升你的模型学习如何扩充你的数据我们的计算机是如何识别一张图片的呢，下面的图非常生动形象。在训练我们自己的分类器的时候，我们需要解决两个问题。如何拆分我们图片中的特征。这些特征代表这张图片是哪个种类。1.2 例子接下来，我们将创建分类器，试图解决以下问题：这是一张汽车还是卡车的照片？我们的数
实验室的电脑暂时不方便使用，mask-rcnn学习先行搁置。一、感受野感受野被定义为卷积神经网络特征所能看到输入图像的区域，换句话说特征输出受感受野区域内的像素点的影响。下图展示了一个在输出层达到了7*7感受野的例子：感受野计算公式为：，如上例第一个隐层，， 如果存在空洞卷积，公式变为。感受野计算的问题上文所述的是理论感受野，而特征的有效感受野（实际起作用的感受野）实际上是远小于理论感受
## mAPmAP定义及相关概念mAP：mean Average Precision，即各类别AP的平均值AP：PR曲线下面积PR曲线：Precision-Recall曲线Precision：TP/(TP+FP)Recall:TP/(TP+FN)TP:IoU>0.5的检测框数量（同一Ground Truth只计算一次）FP：IoU <=0.5的检测框，或者是检测到同一个GT的多余检测框
