Decorrelating Semantic Visual Attributes by Resisting the Urge to Share 论文笔记

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博客提及了visual attribute（视觉属性），但未展开更多内容。视觉属性在信息技术领域如图像处理、可视化等方面有重要意义。
BING : Binarized Normed Gradients for Objectness Estimation at 300fps 论文笔记
k123han123的专栏
05-13 7614
这篇CVPR2014的论文与之前那篇Boosting Binary Keypoint Detection一样，都是利用二进制来加速计算。这篇主要有两大亮点。第一个亮点是发现了在固定窗口的大小下，物体与背景的梯度模式有所不同。如图1所示。图1（a）中绿框代表背景，红框代表物体。如果把这些框都resize成固定大小，比如8X8，然后求出8X8这些块中每个点的梯度并作归一化（Normalized Gra
Boosting Binary Keypoint Descriptors 论文笔记
k123han123的专栏
04-27 2068
今天读的是CVPR 2013的 Boosting Binary Keypoint Descriptors，是
CVPR 2014 论文
积沙成塔
05-05 2万+
Accepted Orals Reconstructing Storyline Graphs for Image Recommendation from Web Community Photos (project, PDF)Gunhee Kim* (Disney Research), Eric Xing (Carnegie Mellon University)Unsupervised O
Form Builder开发中可视属性集（Visual Attributes）
tavor的专栏
12-30 3706
Form Builder开发中可视属性集（Visual Attributes）原文见于Form builder On-line 帮助（版权声明，本人原创或者翻译的文章如需转载，请于本人联系，违者必究）术语对象组       -Object Groups模块      -module继承     -subclass窗口      -window画布     -canvas数据块       -blo
CVPR2014年录用论文
u010545732的专栏
03-07 1万+
Preliminary List of Accepted Papers Authors, please contact the Web Chairs with any needed updates. Accepted Orals Reconstructing Storyline Gr
2014CVPR论文
qq_26499769的博客
07-14 6635
Accepted Orals Reconstructing Storyline Graphs for Image Recommendation from Web Community Photos (project, PDF)Gunhee Kim* (Disney Research), Eric Xing (Carnegie Mellon University)Unsupervised O
DS-SLAM: A Semantic Visual SLAM towards Dynamic Environments 论文笔记
TheRun的博客
04-18 3727
DS-SLAM: A Semantic Visual SLAM towards Dynamic Environments 论文笔记 源码：https://github.com/ivipsourcecode/DS-SLAM 主要是通过语义分割和运动一致性检查相结合的离群值剔除方法来检测动态点。 摘要 本文提出了一种面向动态环境的稳健语义视觉SLAM—DS-SLAM。在DS-SLAM中，有五个线程并行运行:跟踪、语义分割、局部映射、循环关闭和密集语义地图创建。DS-SLAM将语义分割网络与移动一致性检查方法相结
【论文精读】AVP-SLAM: Semantic Visual Mapping and Localization for Autonomous Vehicles in the Parking Lot
dulu_301的博客
01-12 4428
【论文精读】 AVP-SLAM: Semantic Visual Mapping and Localization for Autonomous Vehicles in the Parking Lot 论文出处 IROS2020 摘要 自动代客泊车是自动驾驶的一种特殊应用。在这项任务中，车辆需要在狭窄、拥挤和无gps的停车场中导航。准确的定位能力是非常重要的。传统的基于视觉的定位方法会由于在停车场中缺少纹理、以及重复的结构和场景的变化而导致跟踪容易丢失。本文使用了鲁棒的语义特征来构建地图，并在泊车时用语义信
[论文笔记] DS-SLAM: A Semantic Visual SLAM towards Dynamic Environments
pikachu_777的专栏
01-14 9237
DS-SLAM: A Semantic Visual SLAM towards Dynamic Environments 一、 introduction 这篇文章主要提出了结合语义信息和运动特征点检测，来滤除每一帧中的动态物体，从而提高位姿估计的准确性。同时建立了语义八叉树地图。 在高运动的场景中，与ORB SLAM2相比提升明显。但也存在不足，如仅能识别20种物体，并只认为人是移动的类别；八叉树...
【论文笔记】DS-SLAM: A Semantic Visual SLAM towards Dynamic Environments一种针对动态环境的语义视觉SLAM
一棵小树的博客
05-17 1420
DS-SLAM: A Semantic Visual SLAM towards Dynamic Environments Central Idea: 本文提出了一种面向动态环境的健壮语义视觉SLAM(DS-SLAM)。在DS-SLAM中，有五个线程并行运行：跟踪、语义分割、局部映射、循环闭合和密集语义地图创建。DS-SLAM将语义分割网络与运动一致性检查方法相结合，降低了动态目标的影响，从而大大提高了动态环境下的定位精度。同时，将语义分割网络与光流法相结合，提出了一种可用于机器人高层任务的八叉树映射语义表示
Visual Semantic Role Labeling论文笔记
qq_46805191的博客
03-09 1325
前言 这是2015年发表在CS上的一篇文章，论文地址点这里 笔记 本篇文章的作者其实是模仿了效仿NLP中的SRL，即语义角色标注，就是给出一段话，要将这句话分词，以谓词为准，得到一系列的agent、instrument、object等。作者所说的VSRL就是给出一幅图片，给出图片中发生的动作，并框出人和与人交互的物体即object。文章反复出现的different semantic role其实就是说一个物体在不同的动作过程中会扮演不同的角色。比如像击球这个动作中，棒球棒扮演的是工具（instr）、棒球
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http://www.cvpapers.com/cvpr2014.html CVPR 2014 papers on the web  Home  Changelog  Forum  RSS  Twitter To add your links (paper, project,...) you can use the online tool or send an
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遗传算法路径规划的MATLAB实现
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先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向（最优解）进化，进化过程中，会自动选择优良基因，淘汰劣等基因。 遗传算法（英语：genetic algorithm (GA) ）是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法，是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的，这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为： 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解，放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作，生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值，选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群（适应度函数的值越小越好） 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体，进行交叉，产生 2 个子代。 （交叉概率） 对子代（parent + 生成的 child）的染色体进行变异。 （变异概率） 重复3,4,5步骤，直到新种群（parentnumber + childnumber）的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率：两个个体进行交配的概率。 例如，交配概率为0.8，则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率：所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值，其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
Understanding the effective receptive field in semantic image segmentation这篇论文
05-11
好的，我现在需要帮助用户找到关于有效感受野在语义图像分割中应用的论文，特别是用户提到的《Understanding the effective receptive field in semantic image segmentation》。首先，我需要确认用户提供的引用内容...
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