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原创 图像融合指标简介
FMI_pixel (Feature-based Mutual Information at Pixel Level): 该指标基于像素级的特征互信息,评估融合图像与源图像之间的相似性。VIF (Visual Information Fidelity): 视觉信息保真度用于评估融合图像在视觉上保留源图像信息的能力。在图像融合中,较高的熵值表明融合图像具有较好的信息丰富性。在图像融合中,互信息越高,表明融合图像能够更好地保留源图像的信息。较高的AG值表示图像细节丰富,适合于图像融合的评价。
2025-02-21 18:43:12
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转载 自然语言处理5:seq2seq & attention
网址:https://zhuanlan.zhihu.com/p/136559171几十年来,一直是主要的翻译模型,直到神经机器翻译(NMT)诞生。NMT是一种新兴的机器翻译方法,它试图构建和训练一个大型的神经网络,该网络可以读取输入文本并输出翻译。NMT的先锋就是seq2seq,seq2seq于2014年在两篇开创性的论文中(Sutskever等,2014,Cho等,2014)提出,在机器翻译、文本摘要和图像字幕等任务中取得了很大成功。谷歌翻译在2016年底开始使用这种模型。
2024-11-20 09:58:47
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转载 计算机视觉部分会议介绍及历年地点
尽管最初是一个全国性会议,但它现在是一个享有盛誉的主要国际盛会,外国参与程度很高(2013 年,84% 的被接受论文完全来自英国以外,另有 4% 是混合作者)并且对论文质量高度重视。会议 (The IEEE / CVF Computer Vision and Pattern Recognition Conference,CVPR) 是首屈一指的一年一度计算机视觉盛会,包括主要会议和多个同地研讨会和短期课程,被认为是该领域最重要的会议之一。它是在英国举办的计算机视觉及相关领域的主要国际会议之一。
2024-10-21 11:44:32
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转载 最新版Pycharm与Anaconda详细安装教程——小白入手可操作版
以上我们顺利完成了PyCharm和Anaconda的安装,算是已迈开了成为 Python 开发者旅程的第一步。请记住,本教程仅覆盖了软件安装的部分,而学习如何充分利用这些强大工具进行编程和项目管理的精彩内容,我们将在后续的教程中徐徐展开。接下来,我们会深入讲解如何借助PyCharm的高级功能提升编程效率,以及如何使用Anaconda来管理依赖关系和创建独立的环境,确保我们的开发过程井井有条、高效流畅。无论是着手于数据分析还是深度学习项目,这些技巧都将极大地优化我们的工作流程。
2024-10-03 20:01:31
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转载 一文了解Transformer全貌(图解Transformer)
Transformer是谷歌在2017年的论文《Attention Is All You Need》中提出的,用于NLP的各项任务,现在是谷歌云TPU推荐的参考模型。网上有关Transformer原理的介绍很多,在本文中我们将尽量模型简化,让普通读者也能轻松理解。Transformer由于可并行、效果好等特点,如今已经成为机器翻译、特征抽取等任务的基础模块,目前ChatGPT特征抽取的模块用的就是Transformer,这对于后面理解ChatGPT的原理做了好的铺垫。
2024-06-14 19:19:02
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转载 PyCharm 代码调试教程
调试的过程分为三步:第一步:在你想要调试的地方,打上断点第二步:使用调试模式来运行这个 python 程序第三步:使用各种手段开始代码调试提示:以下是本篇文章正文内容,下面案例可供参考。
2024-03-01 19:27:44
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转载 计算机视觉部分会议介绍及历年地点
尽管最初是一个全国性会议,但它现在是一个享有盛誉的主要国际盛会,外国参与程度很高(2013 年,84% 的被接受论文完全来自英国以外,另有 4% 是混合作者)并且对论文质量高度重视。IEEE / CVF 计算机视觉和模式识别会议 (The IEEE / CVF Computer Vision and Pattern Recognition Conference,CVPR) 是首屈一指的一年一度计算机视觉盛会,包括主要会议和多个同地研讨会和短期课程,被认为是该领域最重要的会议之一。会议通常持续四到五天。
2024-02-28 18:40:36
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转载 【MATLAB】在matlab绘图中如何输入希腊字母
网址:https://blog.youkuaiyun.com/hahahahhahha/article/details/108579956写作时间:2020-10-31。
2023-12-06 10:36:41
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转载 红外与可见光图像融合论文阅读(一)
有基于预训练的VGG19模型,先将源图像分解为显著性部分(纹理和边缘)和基础部分(轮廓和亮度),然后用VGG19从显著性部分提取多层次深度特征,每个层次根据深度特征计算decision map并生成候选融合显著部分,最后的融合图像使用适当的融合策略组合融合基础部分和融合显著性部分进行重建。IFCNN使用两层卷积层提取深度特征,元素级融合规则(元素最大值,元素总和,元素平均值)融合卷积层得到的深度特征,但是该模型结构过于简单,不能提取很深层的特征,融合策略也不是最有的。解码器最终的输出就是重建后的图像了。
2023-10-10 15:51:41
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原创 word中在分页符后设置标题的段前间距
这个问题今天困扰很久,之前一页用了分页符,然后这一章的标题死活设置不了段前间距,只能设置段后标记。然后摸索中发现,只要在该段的段首处插入一个“连续”的分节符就行了。效果如下:...
2021-06-20 00:52:40
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转载 高斯混合模型(GMM)及其EM算法的理解
网址:http://blog.youkuaiyun.com/jinping_shi/article/details/59613054一个例子高斯混合模型(Gaussian Mixed Model)指的是多个高斯分布函数的线性组合,理论上GMM可以拟合出任意类型的分布,通常用于解决同一集合下的数据包含多个不同的分布的情况(或者是同一类分布但参数不一样,或者是不同类型的分布,比如正态分布和伯努利分布)。如图1,图...
2018-03-09 12:09:02
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online visual object tracking
2016-07-13
MEEM object tracking
2016-07-13
加权多实例在线跟踪 WMIL Tracker
2016-07-12
fast compressive tracking (CT tracking)
2016-07-11
struck: Structured Output Tracking with Kernels
2016-07-07
colleration filter tracting MOSSE tracking
2016-07-06
Kernelized Correlation Filters(kcf) 跟踪
2016-07-04
Tracking-Learning-Detection code
2016-06-30
基于K最短路径的多目标跟踪算法(Multiple Object Tracking using K-Shortest Paths Optimization)
2016-06-30
Compressive tracking
2016-05-11
multiple-target tracking using continous energy(多目标跟踪)
2016-05-07
Multiple Object Tracking
2016-04-25
模板匹配跟踪 template matching tracking
2016-04-02
opencv常用的几个dll文件:cv100.dll cxcore100.dll highgui100.dll
2016-04-02
Miltracking algorithm
2016-03-18
PDF橡皮擦工具 - PDF Eraser V1.9.9
2025-01-26
Dynamic Collaborative Tracking.pdf
2021-06-10
ARCF-tracker-master.zip
2020-02-16
TGPR tracking algorithm
2018-07-15
deep tracking code
2018-05-19
ROML code image matching
2018-05-12
Robust visual tracking using template anchors
2018-02-08
long-term tracking
2018-01-17
visual object tracking
2016-09-12
Robust Object Tracking via Sparsity-based Collaborative Model
2016-07-29
stc:Fast Tracking via Spatio-Temporal Context Learning
2016-07-19
online adaboost tracking 程序调试出错 ,求大神帮忙
2016-04-23
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