A Year in Computer Vision

最新推荐文章于 2021-12-12 22:12:04 发布
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本文记录了一年的计算机视觉学习经历，涵盖了图像处理、目标检测、人脸识别等核心主题，并深入探讨了OpenCV、PyTorch等主流工具和技术的应用。
A Year in Computer Vision (2016 + 2017)
12-16
A Year in Computer Vision (2016 + 2017) 英文原版，介绍2016和2017计算机视觉发展现状
A Year in Computer Vision.pdf
07-16
Computer Vision typically refers to the scientific discipline of giving machines the ability of sight, or perhaps more colourfully, enabling machines to visually analyse their environments and the stimuli within them. This process typically involves the evaluation of an image, images or video. The British Machine Vision Association (BMVA) defines Computer Vision as “​the automatic extraction, analysis and ​understanding​ of useful information from a single image or a sequence of images.​”1
A Year of Computer Vision
12-06
内容目录 简介 第一部分 分类/定位 目标检测 目标追踪 第二部分 分割 超分辨率、Z着色 动作识别 第三部分 3D 目标 人体姿势估计 3D 重建 其他未分类 3D 总结 第四部分 卷积架构 数据集 不可分类的其他材料与有趣趋势 结论
A Year in Computer Vision (计算机视觉这一年)
程永强
11-28 2137
A Year in Computer Vision (计算机视觉这一年) A Year in Computer Vision The M Tankhttp://www.themtank.org/ A Year in Computer Visionhttp://www.themtank.org/a-year-in-computer-vision Chinese version:机器之心
A Year of Computer Vision 2017
08-16
《A Year of Computer Vision 2017）》完整文档。 怎么设置成免费呢？
【2017年计算机视觉新作 】Foundations of Computer Vision
10-17
Book name: Foundations of Computer Vision....Discusses computer vision with a focus on extracting useful information from images and on the detection of the basic content of digital images
AYearofComputerVision
11-30
一篇很好的介绍一年内所有机器视觉相关的论文，值得大学学习。
计算机视觉的一年
qinyuehong的博客
05-06 369
A Year in Computer Vision 计算机视觉这一年 The M Tank 2017 The M Tank 编辑了一份报告《A Year in Computer Vision》，记录了 2016 至 2017 年计算机视觉领域的研究成果，对开发者和研究人员来说是不可多得的一份详细材料。 原文网址 http://www.themtank.org/a-year-in-c...
【E2EL5】A Year in Computer Vision中关于图像增强系列部分
weixin_30706691的博客
06-28 354
http://www.themtank.org/a-year-in-computer-vision部分中文翻译汇总：https://blog.youkuaiyun.com/chengyq116/article/details/78660521 The M Tank 编辑了一份报告《A Year in Computer Vision》，记录了 2016 至 2017 年计算机视觉领域的研究成果，对开发...
盘点2018年计算机视觉领域技术突破
喜欢打酱油的老鸟
01-10 647
https://www.toutiao.com/a6642464924259844615/   2019-01-04 10:36:23 回顾2018年，是属于人工智能的一年，不论是Google、Facebook、Intel、阿里巴巴等通过产业布局进入人工智能领域的互联网企业，亦或如旷视科技Face++、极链科技Video++、优必选科技这样直接以人工智能起家的原生技术企业，都将AI注入到每个...
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计算机视觉这一年：2017 CV技术报告Plus之卷积架构、数据集与新趋势
机器之心
11-28 1313
本文是 the M Tank 计算机视觉报告《A Year in Computer Vision》的第四部分（之前部分参见：计算机视觉这一年：这是最全的一份 CV 技术报告）。本节将会介绍卷积神经网络架构、数据集和其他软硬件研究在 2017 年的最新进展，同时对于计算机视觉领域未来的发展做出展望。本文对于开发者和研究人员来说是不可多得的详细材料。 ConvNet 架构 近期，
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vision_opencv
最新发布
03-21
### 关于 Vision 和 OpenCV 的教程、文档及相关资源 #### 官方教程与入门指南 OpenCV 提供了一系列全面的教程，旨在帮助开发者熟悉其核心功能以及高级特性。这些教程覆盖了图像处理、计算机视觉算法等多个领域，并且主要针对 OpenCV 3.x 版本设计[^1]。虽然部分教程也兼容 OpenCV 2.x，但对于最新特性的支持可能有限。 为了更好地利用 OpenCV-Python 进行开发工作，建议具备一定的 Python 和 NumPy 基础知识。特别是对于优化代码性能而言，熟练掌握 NumPy 是必不可少的一项技能[^2]。 #### 文档编写与贡献方式 如果希望参与 OpenCV 文档的改进或者扩展模块的功能说明，则可以按照官方指引操作。具体来说，在提交新内容之前需先编辑对应的 `.bib` 文件以记录参考文献信息。例如，当引用 Gary Bradski 所著关于面部追踪技术的文章时，应将其条目加入至指定路径下的 `opencv.bib` 或者特定模块目录中的 `<module>.bib` 中[^3]： ```bibtex @ARTICLE{Bradski98, author = {Bradski, Gary R}, title = {Computer vision face tracking for use in a perceptual user interface}, year = {1998}, publisher = {Citeseer} } ``` 通过这种方式不仅能够保持文档的一致性和可追溯性，同时也便于其他使用者快速定位原始出处及其背景资料。 #### 示例程序展示 下面给出一段简单的 Python 脚本用于加载图片并显示窗口效果作为实例演示: ```python import cv2 # 加载一幅彩色图像 img = cv2.imread('example.jpg', cv2.IMREAD_COLOR) # 创建一个名为 'image' 的窗口 cv2.namedWindow('image') # 显示图像在创建好的窗口上 cv2.imshow('image', img) # 等待任意按键按下事件发生后再继续执行后续语句 cv2.waitKey(0) # 清理所有已打开过的窗口对象释放内存空间 cv2.destroyAllWindows() ``` 此段代码展示了如何读取本地存储的一个 JPEG 图像文件(`example.jpg`)并通过图形界面呈现出来给用户查看。
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