Image segmentation by MCMC methods

最新推荐文章于 2021-03-10 09:11:36 发布
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本文档为2003年度报告的一部分，详细内容请参见指定网址。报告涵盖了该年度的重要活动及成果。
alaclp
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【生成模型新方向】score-based generative models
zik的博客
04-06 1860
本文主要翻译自此领域先驱Song Yang博士(斯坦福大学博士)的博客。并且对于重要知识点给出了表格形式的整理汇总，方便记忆和理解！一言以蔽之：我们可以在大量噪声扰动的数据分布上（on a large number of noise-perturbed data distributions）学习得分函数score functions（对数概率密度函数的梯度gradients of log probability density functions），然后使用 Langevin 型采样生成样本。
Gibbs Distribution, MRF, MCMC
jialibang的博客
11-09 1980
摘自： https://www2.eecs.berkeley.edu/Research/Projects/CS/vision/classes/cs294_f99/notes/lec7/lec7.htm Gibbs Distribution                Proving Gibbs Distribution Implies Markov Random Field   ...
5篇CVPR 各路大佬显身手 点云分割、姿态估计、物体检测、生成重建
3D视觉工坊
04-07 3545
点击上方“3D视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达3D方向：港中文针对分割问题提出双重设置点分组模型；清华提出无需 PoseNet 的联合深度姿势学习；北理工和百度提出基于LiDA...
图像分割算法总结
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图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。它是由图像处理到图像分析的关键步骤。现有的图像分割方法主要分以下几类：基于阈值的分割方法、基于区域的分割方法、基于边缘的分割方法以及基于特定理论的分割方法等。1998年以来，研究人员不断改进原有的图像分割方法并把其它学科的一些新理论和新方法用于图像分割，提出了不少新的分割方法。图像分割后提取出的目标可以用于图像语义
机器学习之图像分割
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11-29 3908
KMeans方法（待续…） 通过kmeans方法将图像通过像素点大小值的不同进行聚类 比如下图的乔巴 通过kmeans聚类得到 import numpy as np import PIL.Image as image #PIL即python image library from sklearn.cluster import KMeans def loadData(filePath): ...
统计建模与数据分析
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04-19 3383
Statistical Modelling and Data-Analysis Bayesian Methodology Bayesian Object Matching Image segmentation by MCMC methods Steerability Properties of Gabor Filters Sequential Monte Carlo Methods
计算机视觉论文-2021-03-10
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03-10 5886
本专栏是计算机视觉方向论文收集积累，时间：2021年3月9日，来源：paper digest 欢迎关注原创公众号【计算机视觉联盟】，回复【西瓜书手推笔记】可获取我的机器学习纯手推笔记！ 直达笔记地址：机器学习手推笔记（GitHub地址） 1, TITLE:Selective Replay Enhances Learning in Online Continual Analogical Reasoning AUTHORS: Tyler L. Hayes ; Christopher Kan...
计算机视觉干货集合
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08-10 2503
一直在研究图像处理方面的东西，发现了几个比较全面的图像处理方面的项目代码集，主要是 关于Feature Extraction、Image Segmentation、Object Detection、Image Classification, Clustering、Image Matting、Object Tracking以及Machine Learning相关的知识。里面含有比较基础的理论知识，分...
CVPR 2011 全部论文标题和摘要
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02-10 1万+
CVPR 2011 Tian, Yuandong; Narasimhan, Srinivasa G.; , ■Rectification and 3D reconstruction of curved document images,■ Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2011 IEEE Conference on , vol
关于马尔科夫随机场MRF的思考
D. Qiu的专栏
10-18 6342
Markov Random Fields(MRF)是undirected graph的概率表示，下面说说它在computer vision中的应用。 MRF应用在视觉中，相当于一个Labeling问题，更具体点，是通过MAP inference来确定图中每个节点的label。 MRF相比其他方法的优势是： 1）提供了一种principled method来
【Advanced】Markov Chain Monte Carlo (MCMC) Fitting in MATLAB
# [Advanced篇] Fitting with Markov Chain Monte Carlo (MCMC) in MATLAB Markov Chain Monte Carlo (MCMC) is a powerful sampling method used to generate samples from complex probability distributions. It...
Three Solution Methods for Inverse Problems of Partial Differential Equations: Backward Estimation ...
# An Overview of Three Solution Methods for Inverse Problems in Partial Differential Equations: Inferring Unknown Parameters from Observational Data Partial Differential Equation (PDE) inverse ...
mamba-ssm-2.2.2-cp310-cp310-win-amd64.whl+安装环境+测试脚本.7z
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编译环境： vs2022 win10 x64 anaconda3+python3.10 torch==2.3.1+cu118 cuda11.8.0+cudnn8.9.7 triton==2.1.0 causal_conv1d==1.4.0 mamba==2.2.2 RTX2070显卡 注意编译的whl是不能用于RTX50显卡的，可以用于RTX20-RTX40系列显卡，安装时候尽量和模块一致
toplus1s_calculator_32040_1765656584703.zip
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【创新无忧】基于多元宇宙优化算法MVO优化相关向量机RVM实现数据多输入单输出回归预测附matlab代码.zip
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基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究（Matlab代码实现）
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基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究”，介绍了利用Matlab代码实现配电网可靠性的仿真分析方法。重点采用序贯蒙特卡洛模拟法对配电网进行长时间段的状态抽样与统计，通过模拟系统元件的故障与修复过程，评估配电网的关键可靠性指标，如系统停电频率、停电持续时间、负荷点可靠性等。该方法能够有效处理复杂网络结构与设备时序特性，提升评估精度，适用于含分布式电源、电动汽车等新型负荷接入的现代配电网。文中提供了完整的Matlab实现代码与案例分析，便于复现和扩展应用。; 适合人群：具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及电力行业技术人员，尤其适合从事配电网规划、运行与可靠性分析相关工作的人员； 使用场景及目标：①掌握序贯蒙特卡洛模拟法在电力系统可靠性评估中的基本原理与实现流程；②学习如何通过Matlab构建配电网仿真模型并进行状态转移模拟；③应用于含新能源接入的复杂配电网可靠性定量评估与优化设计； 阅读建议：建议结合文中提供的Matlab代码逐段调试运行，理解状态抽样、故障判断、修复逻辑及指标统计的具体实现方式，同时可扩展至不同网络结构或加入更多不确定性因素进行深化研究。
基于控制李雅普诺夫-屏障函数(CLBF)与分布式模型预测控制（DMPC）研究（Matlab代码实现）
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基于控制李雅普诺夫-屏障函数(CLBF)与分布式模型预测控制（DMPC）研究（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于控制李雅普诺夫-屏障函数（CLBF）与分布式模型预测控制（DMPC）的电力系统优化控制研究，并提供了相应的Matlab代码实现。该研究聚焦于提升含光热电站电力系统的安全性与稳定性，特别计及N-k安全约束，通过结合CLBF的稳定性保证能力和DMPC的分布式协同优化优势，实现对复杂电力系统的高效、可靠控制。文中还展示了多个相关
基于Spring Boot的流浪宠物救助系统的设计与实现源码.zip
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Image Segmentation
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图像分割（Image Segmentation）是图像处理领域的一个重要任务，它的基本概念可以这样理解[^1]：顾名思义，这是将图像分解成多个有意义的部分，每个部分代表图像中的一个特定对象或区域。这些区域通常通过将每个像素与其所属的对象类型关联起来来定义。常见的图像分割类型包括语义分割（对图像进行类别级别的分割，如区分行人和背景）、实例分割（识别并区分图像中的每一个独立对象）。 图像分割的方法多样，涵盖了基于阈值的策略，比如简单地设定像素强度超过某个阈值就认为属于同一区域；还有基于区域的方法，它会寻找图像中相似像素群组；基于边缘检测的分割，强调连接性，找出图像中的边界；以及更复杂的方法，如基于特定理论（如概率模型、机器学习算法）的分割。 从数学角度看，图像分割是通过数值运算将连续灰度图像划分为多个离散的区域[^2]。这个过程本质上是对图像中的像素进行分类，将像素分配给对应的区域标签，使得同一区域内的像素具有相似特性。 例如，在Python中，可以利用OpenCV库来进行图像分割，通过选择合适的分割算法实现不同类型的分割任务： ```python import cv2 # 加载图像 img = cv2.imread('image.jpg') # 应用阈值分割 _, segmented_img = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 或者应用预训练的语义/实例分割模型 seg_model = ... # 使用预训练模型 segmented_img = seg_model.predict(img) ```
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