发文记录（车道线检测方向）

已于 2025-04-11 11:21:59 修改
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文章标签： 算法 人工智能 机器学习
于 2024-11-14 11:49:24 首次发布
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投递Signal, Image and Video Processing

Submission received
Submission received 13 Nov 2024
Technical check
Submission is under technical check 13 Nov 2024
Submission passed technical check 13 Nov 2024
Editorial assignment
Ready for editorial assignment 13 Nov 2024
With editor
Editor assigned 13 Nov 2024
Submission rejected
Submission rejected 08 Jan 2025

被拒，修改后转投Machine Vision and Applications

Submission received
Submission received 14 Jan 2025
Technical check
Submission is under technical check 14 Jan 2025
Amendment requested 16 Jan 2025
Amendment received 18 Jan 2025
Submission passed technical check 18 Jan 2025
Editorial assignment
Ready for editorial assignment 18 Jan 2025
With editor
Editor assigned 18 Jan 2025
Submission rejected

友人Chi
关注
技术审查 Technical Check
08-15 2629
明确以上几种情况，如果不同团队的同一稿件投稿或同一团队没有足够的修改重投，稿件将会直接被投审稿平台撤稿（remove），不能够进入下一阶段的同行评审，以节约审稿人的精力和时间。理论上，两图中存在任何可信的相似点，都会被AI系统标注，但阳性结果不代表一定是有意义的“图片操纵”，需要编辑根据实际情况判定，例如两种不同荧光颜色标记的细胞荧光图以及它们的merge图、一些显微镜的缩放图，还有一些标注的重复的现象，这些都是学术论文中正常的重复，或需要作者提供多次原始数据或图片的证明。
谁在说发文难？迁移学习再搭异常检测真·丝滑创新，方向比努力重要
学姐带你玩AI的博客
10-24 737
传统异常检测面临样本稀缺、数据分布不均等难题，如何解决？我们可以考虑这种方法的核心在于预训练模型的使用，通过复用底层特征提取层，以及调整顶层如分类层，实现了知识的有效迁移和利用，因此这种融合了迁移学习与异常检测核心优势的方法，在金融风控、网络安全、工业生产、交通监控等多个领域都有广泛的应用。不过如今它也出现了许多问题，比如源与目标领域的知识差异、数据不平衡等。对于论文er来说，这些亟待解决的问题正是创新发展的关键点和研究方向。为了给大家提供更多的思路，我挑选了。
Multidimensional Signal, Image, and Video Processing and Coding(2nd)
07-16
Digital images have become mainstream of late notably within HDTV, cell phones, personal cameras, and many medical applications. The processing of digital images and video includes adjusting illumination, manufacturing enlargements/reductions, and creating contrast. This development has made it possible to take long forgotten, badly damaged photos and make them new again with image estimation. This fully revised and expanded second edition, will give you the necessary understanding of image and video processing concepts to contribute to this hot technology's future advances. Important new topics include introductory random processes, image enhancement and analysis, and the new MPEG scalable video coding standard. Only R&D level tutorial that gives an integrated treatment of image and video processing - topics that are interconnected. New chapters on introductory random processes, information theory, and image enhancement and analysis Coverage and discussion of the latest standards in video coding: H.264/AVC and the new scalable video standard (SVC)
投稿指南【NO.16】SCI期刊推荐signal image and video processing
m0_70388905的博客
04-07 4371
signal image and video processing
【Springer上传手稿记录】《Signal， Image and Video Processing》
m0_50975501的博客
07-03 1万+
在《Signal，Image and Video Processing》期刊上投稿过程中遇到的问题并记录投稿状态
Multidimensional signal, image and video processing and coding
04-27
多维信号处理教材，深入浅出的介绍，适合有一维信号处理基础的同学学习。
coursera——Image and Video Processing
超级帅的一个小伙子的博客
09-10 1070
最近一直在刷coursera上的Image and Video Processing（https://www.coursera.org/learn/image-processing/home/welcome），收获还可以，主要是掌握了图像的一些去噪、修复、边缘分割思想，最重要的启发主要还是把图像从二维数组从另一个角度去看：三维几何体（三维：x、y坐标+Z：gray值），进而可以使用一系列的立体几何...
适合于图像处理方向的SCI期刊杂志列表【部分转载】
热门推荐
weixin_50901244的博客
08-15 1万+
适合于图像处理方向的SCI期刊杂志列表【转】
Transportation期刊投稿记录
qq_28829409的博客
01-18 1816
Transportation是spring nature出版社期刊，2022年IF=4.3，近五年IF=5.0，非OA/可OA，主题为Planning - Policy - Research - Practice。SCI数据库Q1，中科院2区。期刊官网https://link.springer.com/journal/11116?
ISO文件电子文档发文删文记录表.xls
05-17
ISO文件电子文档发文删文记录表.xls
五部委发文规范机器人检测认证体系.pdf
08-14
#资源达人分享计划#
超越YOLO检测一切！最强开集目标检测模型登场！学会这思路发文效率直接起飞
学姐带你玩AI的博客
09-23 1013
还记得去年超火的Grounding DINO吗？最近IDEA研究院推出了它的全新升级版——Grounding DINO 1.5。这个升级版有俩版本，Pro版更强，Edge版更快。但无论是哪个版本都刷爆了目标检测SOTA，超越YOLO！这种文本输入、即时识别的方法其实是的一种，不同于传统方法，开集目标检测结合了传统的检测算法和深度学习，（论文er快码住），在实现高效且准确的检测方面更是没输过。
SCI投稿后不同状态详解
weixin_44845357的博客
04-24 1万+
1、Submitted to Journal：稿件上传结束后，会显示稿件状态为submitted to journal，该状态是自然形成的，无需处理。 2、Manuscript Received by Editorial Office：稿件已到编辑处，表明投稿成功。如果投稿不符合标准，会返回，然后告诉哪里有问题。 3、With Editor：如果投稿时未选择编辑，就会先到主编处，主编分配给其他编辑。此状态表示稿件在主编处，等待分配编辑处理。 4、Awaiting Editor Assignment：表示指派
SCI投稿状态
u014696804的博客
04-08 1万+
sci投稿的状态 AE:assitant editor 副编，助理编辑 EE:execution editor 执行编辑 Adm:Administrator的缩写，大概是指投稿系统的管理者或者是负责稿件投稿处理的编辑 主编是editor-in-chief，缩写成EIC吧，如果是chief editor，应该缩写成CE吧 Awaiting referee Selection挑选审稿人, ...
如何从 Frontiers 审稿系统里提前预测稿件命运？
WangUnionpub的博客
07-13 5098
怎样提前预知期刊投稿系统里稿件的命运和进展情况，几点经验分享及时处理稿件尽早录用！
图像处理方面的sci期刊_图像处理领域的SCI期刊
weixin_39668282的博客
12-23 804
INFORMPROCESSLETTInformationProcessingLetters40.453JVLSISIGPROCSYSTJournalofSignalProcessingSystemsforSignalImageandVideoTechno40.573PATTERNRECOGNLETTPatternRecognitionLetters40.57...
计算机视觉和图像处理相关期刊说明
Cynthia0811的博客
09-25 3297
中国计算机学会推荐国际学术会议和期刊目录：http://history.ccf.org.cn/sites/ccf/paiming.jsp 武汉大学计算机视觉与遥感实验室：http://cvrs.whu.edu.cn/index.php?m=content&c=index&a=lists&catid=81 图像处理领域： 一、国际会议 会议名称 会议介绍 I...
投稿状态：Stochastic Environmental Research and Risk Assessment
qq_45103693的博客
09-25 602
投稿状态：Stochastic Environmental Research and Risk Assessment
机械类期刊收集
qq_57512939的博客
05-25 1437
找一些机械相关的期刊~
目标检测不确定性最新发文方向
最新发布
03-02
### 关于目标检测中不确定性研究的最新方向 在现代计算机视觉领域，尤其是针对3D目标检测的研究中，不确定性估计逐渐成为一个重要分支。由于现实世界环境复杂多样，传感器噪声不可避免，在这种情况下，仅提供预测结果而不考虑其置信度显然不够充分。 #### 1. 模型不确定性和数据不确定性区分 研究表明，将模型不确定性（epistemic uncertainty）与数据不确定性（aleatoric uncertainty）分开处理能够显著改善系统的鲁棒性[^2]。前者反映了训练样本不足带来的影响；后者则源于观测本身的随机误差。通过对这两类不确定性分别建模，可以在一定程度上缓解因未知场景而导致的误报现象。 #### 2. 基于贝叶斯深度学习的方法 为了更好地捕捉不确定性信息，一些工作尝试引入贝叶斯原理构建更灵活的概率框架。例如，通过变分推理近似复杂的后验分布，从而允许网络输出不仅限于单一的最佳猜测，而是给出一系列可能性及其相应概率。这种方法有助于增强决策过程的安全性和可靠性[^5]。 #### 3. 对比学习辅助下的不确定性评估 最新的探索还包括利用自监督机制如对比学习来加强特征表达能力的同时，也为衡量不同实例间的相似程度提供了新的视角。具体来说，就是设计特定的任务让模型学会辨别正负样本对之间的差异，进而促进更加精确可靠的分类边界形成。在此基础上，结合证据理论定义损失函数可进一步优化类别间距离，实现更好的泛化效果。 ```python import torch.nn as nn class BayesianConvNet(nn.Module): def __init__(self, num_classes=10): super(BayesianConvNet, self).__init__() # 定义卷积层和其他必要组件... def forward(self, x): mu, sigma = self.encoder(x) # 编码器返回均值和标准差 z = reparameterize(mu, sigma) # 使用重参数技巧抽样 out = F.softmax(self.classifier(z), dim=-1) return out, (mu, sigma) def evidence_loss(preds, targets, eps=1e-7): """基于证据理论的损失函数""" S = preds.sum(dim=1).unsqueeze(-1)+eps m = preds / S loss = ((targets-m)**2/(m+eps)).sum() return loss ```
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