计算机视觉、图像处理学习资料汇总

图像处理与计算机视觉:基础,经典以及最近发展 历时一个多月,终于用业余时间把这些资料整理出来了。以后可能会有些小修小补,但不会有太大的变化了。万里长征走完了第一步,剩下的就是理解和消化了。借新浪ishare共享出来,希望能够对你的科研也有一定的帮助。现在已经把所有的文章打包,分成了16个子文件,欢迎整体下载。 图像处理与计算机视觉:基础,经典以及最近发展(1)序 图像处理与计算机视觉:基础,经典以及最近发展(2)图像处理与计算机视觉相 阅读详情
整理和很多博客也算是原创吧!
 
忘了转载哪里的了,自己收藏下来的。
 
一、研究群体
http://www-2.cs.cmu.edu/~cil/vision.html
这是卡奈基梅隆大学的计算机视觉研究组的主页,上面提供很全的资料,从发表文章的下载到演示程序、测试图像、常用链接、相关软硬件,甚至还有一个搜索引擎。
 
http://www.cmis.csiro.au/IAP/zimage.htm
这是一个侧重图像分析的站点,一般。但是提供一个Image Analysis环境---ZIMAGE and SZIMAGE。
 
http://www.via.cornell.edu/
康奈尔大学的计算机视觉和图像分析研究组,好像是电子和计算机工程系的。侧重医学方面的研究,但是在上面有相当不错资源,关键是它正在建设中,能够跟踪一些信息。
 
http://www2.parc.com/istl/groups/did/didoverview.shtml
有一个很有意思的项目:DID(文档图像解码)。
 
http://www-cs-students.stanford.edu/
斯坦福大学计算机系主页,自己找吧:(
 
http://www.fmrib.ox.ac.uk/analysis/
主要研究:Brain Extraction Tool,Nonlinear noise reduction,Linear Image Registration,Automated Segmentation,Structural brain change analysis,motion correction,etc.
 
http://www.cse.msu.edu/prip/
这是密歇根州立大学计算机和电子工程系的模式识别--图像处理研究组,它的FTP上有许多的文章(NEW)。
 
http://pandora.inf.uni-jena.de/p/e/index.html
德国的一个数字图像处理研究小组,在其上面能找到一些不错的链接资源。
 
http://www-staff.it.uts.edu.au/~sean/CVCC.dir/home.html
CVIP(used to be CVCC for Computer Vision and Cluster Computing) is a research group focusing on cluster-based computer vision within the Spiral Architecture.
 
http://cfia.gmu.edu/
The mission of the Center for Image Analysis is to foster multi-disciplinary research in image, multimedia and related technologies by establishing linksbetween academic institutes, industry and government agencies, and to transfer key technologies to help industry build next generation commercial and military imaging and multimedia systems.
 
http://peipa.essex.ac.uk/info/groups.html
可以通过它来搜索全世界各地的知名的计算机视觉研究组(CV Groups),极力推荐。
 
二、图像处理GPL库
http://www.ph.tn.tudelft.nl/~klamer/cppima.html
Cppima 是一个图像处理的C++函数库。这里有一个较全面介绍它的库函数的文档,当然你也可以下载压缩的GZIP包,里面包含TexInfo格式的文档。
 
http://iraf.noao.edu/
Welcome to the IRAF Homepage! IRAF is the Image Reduction and Analysis Facility, a general purpose software system for the reduction and analysis of astronomical data.
 
http://entropy.brni-jhu.org/tnimage.html
一个非常不错的Unix系统的图像处理工具,看看它的截图。你可以在此基础上构建自己的专用图像处理工具包。
 
http://sourceforge.net/projects/
这是GPL软件集散地,到这里找你想要得到的IP库吧。
 
三、搜索资源
当然这里基本的搜索引擎还是必须要依靠的,比如Google等,可以到我常用的链接看看。下面的链接可能会节省你一些时间:
http://sal.kachinatech.com/
http://cheminfo.pku.edu.cn/mirrors/SAL/index.shtml
 
四、大拿网页
 
http://www.ai.mit.edu/people/wtf/
这位可是MIT人工智能实验室的BILL FREEMAN。大名鼎鼎!专长是:理解--贝叶斯模型。
 
http://www.merl.com/people/brand/
MERL(Mitsubishi Electric Research Laboratory)中的擅长“Style Machine”高手。
 
http://research.microsoft.com/~ablake/
CV界极有声望的A.Blake 1977年毕业于剑桥大学三一学院并或数学与电子科学学士学位。之后在MIT,Edinburgh,Oxford先后组建过研究小组并成为Oxford的教授,直到1999年进入微软剑桥研究中心。主要工作领域是计算机视觉。
 
http://www-2.cs.cmu.edu/afs/cs.cmu.edu/user/har/Web/home.html
这位牛人好像正在学习汉语,并且搜集了诸如“两只老虎(Two Tigers)”的歌曲,嘿嘿:)他的主页上面还有几个牛:Shumeet Baluja, Takeo Kanade。他们的Face Detection作的绝对是世界一流。他毕业于卡奈基梅隆大学的计算机科学系,兴趣是计算机视觉。
 
http://www.ifp.uiuc.edu/yrui_ifp_home/html/huang_frame.html
这位老牛在1963年就获得了MIT的博士学位!他领导的Image Lab比较出名的是指纹识别。
 
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下面这些是一位师兄搜集的牛群(大部分是如日中天的Ph.D们),可以学习的是他们的Study Ways!
 
Finn Lindgren(Sweden):Statistical image analysis http://www.maths.lth.se/matstat/staff/finn/
 
Pavel Paclik(Prague):statistical pattern recognition http://www.ph.tn.tudelft.nl/~pavel/
 
Dr. Mark Burge:machine learning and graph theory http://cs.armstrong.edu/burge/
 
yalin Wang:Document Image Analysis http://students.washington.edu/~ylwang/
 
Geir Storvik: Image analysis http://www.math.uio.no/~geirs/
 
Heidorn http://alexia.lis.uiuc.edu/~heidorn/
 
Joakim Lindblad:Digital Image Cytometry http://www.cb.uu.se/~joakim/index_eng.html
 
S.Lavirotte: http://www-sop.inria.fr/cafe/Stephane.Lavirotte/
 
Sporring:scale-space techniques http://www.lab3d.odont.ku.dk/~sporring/
 
Mark Jenkinson:Reduction of MR Artefacts http://www.fmrib.ox.ac.uk/~mark/
 
Justin K. Romberg:digital signal processing http://www-dsp.rice.edu/~jrom/
 
Fauqueur:Image retrieval by regions of interest http://www-rocq.inria.fr/~fauqueur/
 
James J. Nolan:Computer Vision http://cs.gmu.edu/~jnolan/
 
Daniel X. Pape:Information http://www.bucho.org/~dpape/
 
Drew Pilant:remote sensing technology http://www.geo.mtu.edu/~anpilant/index.html
 
五、前沿期刊(TOP10)
这里的期刊大部分都可以通过上面的大拿们的主页间接找到,在这列出主要是为了节省直接想找期刊投稿的兄弟的时间:) 
 
IEEE Trans. On PAMI http://www.computer.org/tpami/index.htm
 
IEEE Transactionson Image Processing http://www.ieee.org/organizations/pubs/transactions/tip.htm
 
Pattern Recognition http://www.elsevier.com/locate/issn/00313203
 
Pattern Recognition Letters http://www.elsevier.com/locate/issn/01678655
 
神经网络
 
Neural Networks Tutorial Review 
 
http://hem.hj.se/~de96klda/NeuralNetworks.htm 
ftp://ftp.sas.com/pub/neural/FAQ.html
 
Image Compression with Neural Networks 
http://www.comp.glam.ac.uk/digimaging/neural.htm
 
Backpropagator's Review 
http://www.dontveter.com/bpr/bpr.html
 
Bibliographies on Neural Networks 
http://liinwww.ira.uka.de/bibliography/Neural/
 
Intelligent Motion Control with an Artificial Cerebellum 
http://www.q12.org/phd.html
 
Kernel Machines 
http://www.kernel-machines.org/
 
Some Neural Networks Research Organizations 
http://www.ieee.org/nnc/ 
http://www.inns.org/
 
Neural Network Modeling in Vision Research 
http://www.rybak-et-al.net/nisms.html
 
Neural Networks and Machine Learning 
http://learning.cs.toronto.edu/
 
Neural Application Software 
http://attrasoft.com
 
Neural Network Toolbox for MATLAB 
http://www.mathworks.com/products/neuralnet/
 
Netlab Software 
http://www.ncrg.aston.ac.uk/netlab/
 
Kunama Systems Limited 
http://www.kunama.co.uk/
 
Computer Vision Computer Vision Homepage, Carnegie Mellon University
www.cs.cmu.edu/~cil/vision.html
 
Annotated Computer Vision Bibliography 
http://iris.usc.edu/Vision-Notes/bibliography/contents.html 
http://iris.usc.edu/Vision-Notes/rosenfeld/contents.html
 
Lawrence Berkeley National Lab Computer Vision and Robotics Applications 
http://www-itg.lbl.gov/ITG.hm.pg.docs/VISIon/vision.html
 
CVonline by University of Edinburgh 
The Evolving, Distributed, Non-Proprietary, On-Line Compendium of Computer Vision, www.dai.ed.ac.uk/CVonline
 
Computer Vision Handbook
www.cs.hmc.edu/~fleck/computer-vision-handbook
 
Vision Systems Courseware 
www.cs.cf.ac.uk/Dave/Vision_lecture/Vision_lecture_caller.html
 
Research Activities in Computer Vision 
http://www-syntim.inria.fr/syntim/analyse/index-eng.html
 
Vision Systems Acronyms 
www.vision-systems-design.com/vsd/archive/acronyms.html
 
Dictionary of Terms in Human and Animal Vision 
http://cns-web.bu.edu/pub/laliden/WWW/Visionary/Visionary.html
 
Metrology based on Computer Vision 
www.cranfield.ac.uk/sme/amac/research/metrology/metrology.html
 
Digital Photography
Digital Photography, Scanning, and Image Processing 
www.dbusch.com/scanners/scanners.html
 
Educational Resources, Universities Center for Image Processing in Education 
www.cipe.com 
 
Library of Congress Call Numbers Related to Imaging Science by Rochester Institute of Technology 
http://wally2.rit.edu/pubs/guides/imagingcall.html
 
Mathematical Experiences through Image Processing, University of Washington 
www.cs.washington.edu/research/metip/metip.html
 
Vismod Tech Reports and Publications, MIT 
http://vismod.www.media.mit.edu/cgi-bin/tr_pagemaker
 
Vision Lab PhD dissertation list, University of Antwerp 
http://wcc.ruca.ua.ac.be/~visielab/theses.html
 
INRIA (France) Research Projects: Human-Computer Interaction, Image Processing,Data Management, Knowledge Systems 
www.inria.fr/Themes/Theme3-eng.html
 
Image Processing Resources 
http://eleceng.ukc.ac.uk/~rls3/Contents.htm
 
Publications of Carsten Steger 
http://www9.informatik.tu-muenchen.de/people/steger/publications.html
 
FAQs
 
comp.dsp FAQ 
www.bdti.com/faq/dsp_faq.htm 
 
Robotics FAQ 
www.frc.ri.cmu.edu/robotics-faq
 
Where's the sci.image.processing FAQ? 
www.cc.iastate.edu/olc_answers/packages/graphics/sci.image.processing.faq.html
 
comp.graphics.algorithms FAQ, Section 3, 2D Image/Pixel Computations 
www.exaflop.org/docs/cgafaq
 
Astronomical Image Processing System FAQ 
www.cv.nrao.edu/aips/aips_faq.html
 
/************ 本文转载自csdn:http://blog.youkuaiyun.com/carson2005/ ************/
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以下链接是本人整理的关于计算机视觉(ComputerVision, CV)相关领域的网站链接,其中有CV牛人的主页,CV研究小组的主页,CV领域的paper,代码,CV领域的最新动态,国内的应用情况等等。打算从事这个行业或者刚入门的朋友可以多关注这些网站,多了解一些CV的具体应用。搞研究的朋友也可以从中了解到很多牛人的研究动态、招生情况等。总之,我认为,知识只有分享才能产生更大的价值,真诚希望下面的链接能对朋友们有所帮助。
(1)Google Research; http://research.google.com/index.html
(2)MIT博士,汤晓欧学生林达华; http://people.csail.mit.edu/dhlin/index.html
(3)MIT博士后Douglas Lanman; http://web.media.mit.edu/~dlanman/
(4)opencv中文网站; http://www.opencv.org.cn/index.php/%E9%A6%96%E9%A1%B5
(5)Stanford大学vision实验室; http://vision.stanford.edu/research.html
(6)Stanford大学博士崔靖宇; http://www.stanford.edu/~jycui/
(7)UCLA教授朱松纯; http://www.stat.ucla.edu/~sczhu/
(8)中国人工智能网; http://www.chinaai.org/
(9)中国视觉网; http://www.china-vision.net/
(10)中科院自动化所; http://www.ia.cas.cn/
(11)中科院自动化所李子青研究员; http://www.cbsr.ia.ac.cn/users/szli/
(12)中科院计算所山世光研究员; http://www.jdl.ac.cn/user/sgshan/
(13)人脸识别主页; http://www.face-rec.org/
(14)加州大学伯克利分校CV小组; http://www.eecs.berkeley.edu/Research/Projects/CS/vision/
(15)南加州大学CV实验室; http://iris.usc.edu/USC-Computer-Vision.html
(16)卡内基梅隆大学CV主页; http://www-2.cs.cmu.edu/afs/cs/project/ ... ision.html
(17)微软CV研究员Richard Szeliski; http://research.microsoft.com/en-us/um/people/szeliski/
(18)微软亚洲研究院计算机视觉研究组; http://research.microsoft.com/en-us/groups/vc/
(19)微软剑桥研究院ML与CV研究组; http://research.microsoft.com/en-us/gro ... fault.aspx
(20)研学论坛; http://bbs.matwav.com/
(21)美国Rutgers大学助理教授刘青山; http://www.research.rutgers.edu/~qsliu/
(22)计算机视觉最新资讯网; http://www.cvchina.info/
(23)运动检测、阴影、跟踪的测试视频下载; http://apps.hi.baidu.com/share/detail/18903287
(24)香港中文大学助理教授王晓刚; http://www.ee.cuhk.edu.hk/~xgwang/
(25)香港中文大学多媒体实验室(汤晓鸥); http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/
(26)U.C. San Diego. computer vision;http://vision.ucsd.edu/content/home
(27)CVonline; http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/CVonline/
(28)computer vision software; http://peipa.essex.ac.uk/info/software.html
(29)Computer Vision Resource; http://www.cvpapers.com/
(30)computer vision research groups;http://peipa.essex.ac.uk/info/groups.html 
(31)computer vision center; http://computervisioncentral.com/cvcnews
 
(32)浙江大学图像技术研究与应用(ITRA)团队:http://www.dvzju.com/
 
(33)自动识别网:http://www.autoid-china.com.cn/
 
(34)清华大学章毓晋教授:http://www.tsinghua.edu.cn/publish/ee/4157/2010/20101217173552339241557/20101217173552339241557_.html
 
(35)顶级民用机器人研究小组Porf.Gary领导的Willow Garage:http://www.willowgarage.com/
 
(36)上海交通大学图像处理与模式识别研究所:http://www.pami.sjtu.edu.cn/
 
(37)上海交通大学计算机视觉实验室刘允才教授:http://www.visionlab.sjtu.edu.cn/
 
 
(38)德克萨斯州大学奥斯汀分校助理教授Kristen Grauman :http://www.cs.utexas.edu/~grauman/
 
(39)清华大学电子工程系智能图文信息处理实验室(丁晓青教授):http://ocrserv.ee.tsinghua.edu.cn/auto/index.asp
 
(40)北京大学高文教授:http://www.jdl.ac.cn/htm-gaowen/
 
(41)清华大学艾海舟教授:http://media.cs.tsinghua.edu.cn/cn/aihz
 
(42)中科院生物识别与安全技术研究中心:http://www.cbsr.ia.ac.cn/china/index%20CH.asp
 
(43)瑞士巴塞尔大学 Thomas Vetter教授:http://informatik.unibas.ch/personen/vetter_t.html
 
(44)俄勒冈州立大学 Rob Hess博士:http://blogs.oregonstate.edu/hess/
 
(45)深圳大学 于仕祺副教授:http://yushiqi.cn/
 
(46)西安交通大学人工智能与机器人研究所:http://www.aiar.xjtu.edu.cn/
 
(47)卡内基梅隆大学研究员Robert T. Collins:http://www.cs.cmu.edu/~rcollins/home.html#Background
 
(48)MIT博士Chris Stauffer: http://people.csail.mit.edu/stauffer/Home/index.php
 
(49)美国密歇根州立大学生物识别研究组(Anil K. Jain教授):http://www.cse.msu.edu/rgroups/biometrics/
 
(50)美国伊利诺伊州立大学Thomas S. Huang:http://www.beckman.illinois.edu/directory/t-huang1
 
(51)武汉大学数字摄影测量与计算机视觉研究中心:http://www.whudpcv.cn/index.asp
 
(52)瑞士巴塞尔大学Sami Romdhani助理研究员:http://informatik.unibas.ch/personen/romdhani_sami/
 
(53)CMU大学研究员Yang Wang:http://www.cs.cmu.edu/~wangy/home.html
 
(54)英国曼彻斯特大学Tim Cootes教授:http://personalpages.manchester.ac.uk/staff/timothy.f.cootes/
 
(55)美国罗彻斯特大学教授Jiebo Luo: http://www.cs.rochester.edu/u/jluo/
 
(56)美国普渡大学机器人视觉实验室:https://engineering.purdue.edu/RVL/Welcome.html
 
(57)美国宾利州立大学感知、运动与认识实验室:http://vision.cse.psu.edu/home/home.shtml
 
(58)美国宾夕法尼亚大学GRASP实验室:https://www.grasp.upenn.edu/
 
(59)美国内达华大学里诺校区CV实验室:http://www.cse.unr.edu/CVL/index.php
 
(60)美国密西根大学vision实验室: http://www.eecs.umich.edu/vision/index.html
 
(61)University of Massachusetts(麻省大学),视觉实验室:http://vis-www.cs.umass.edu/index.html
 
(62)华盛顿大学博士后Iva Kemelmacher: http://www.cs.washington.edu/homes/kemelmi
 
(63)以色列魏茨曼科技大学Ronen Basri: http://www.wisdom.weizmann.ac.il/~ronen/index.html
 
(64)瑞士ETH-Zurich大学CV实验室:http://www.vision.ee.ethz.ch/boostingTrackers/index.htm
 
(65)微软CV研究员张正友:http://research.microsoft.com/en-us/um/people/zhang/
 
(66)中科院自动化所医学影像研究室:http://www.3dmed.net/
 
(67)中科院田捷研究员:http://www.3dmed.net/tian/
 
(68)微软Redmond研究院研究员Simon Baker:http://research.microsoft.com/en-us/people/sbaker/
 
(69)普林斯顿大学教授李凯:http://www.cs.princeton.edu/~li/
(70)普林斯顿大学博士贾登:http://www.cs.princeton.edu/~jiadeng/
(71)牛津大学教授Andrew Zisserman: http://www.robots.ox.ac.uk/~az/
(72)英国leeds大学研究员Mark Everingham:http://www.comp.leeds.ac.uk/me/
(73)英国爱丁堡大学教授Chris William: http://homepages.inf.ed.ac.uk/ckiw/
(74)微软剑桥研究院研究员John Winn: http://johnwinn.org/
(75)佐治亚理工学院教授Monson H.Hayes:http://savannah.gatech.edu/people/mhayes/index.html
(76)微软亚洲研究院研究员孙剑:http://research.microsoft.com/en-us/people/jiansun/
(77)微软亚洲研究院研究员马毅:http://research.microsoft.com/en-us/people/mayi/
 
(78)英国哥伦比亚大学教授David Lowe: http://www.cs.ubc.ca/~lowe/
(79)英国爱丁堡大学教授Bob Fisher: http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/
(80)加州大学圣地亚哥分校教授Serge J.Belongie:http://cseweb.ucsd.edu/~sjb/
(81)威斯康星大学教授Charles R.Dyer: http://pages.cs.wisc.edu/~dyer/
(82)多伦多大学教授Allan.Jepson: http://www.cs.toronto.edu/~jepson/
(83)伦斯勒理工学院教授Qiang Ji: http://www.ecse.rpi.edu/~qji/
(84)CMU研究员Daniel Huber: http://www.ri.cmu.edu/person.html?person_id=123
(85)多伦多大学教授:David J.Fleet: http://www.cs.toronto.edu/~fleet/
(86)伦敦大学玛丽女王学院教授Andrea Cavallaro:http://www.eecs.qmul.ac.uk/~andrea/
(87)多伦多大学教授Kyros Kutulakos: http://www.cs.toronto.edu/~kyros/
(88)杜克大学教授Carlo Tomasi: http://www.cs.duke.edu/~tomasi/
(89)CMU教授Martial Hebert: http://www.cs.cmu.edu/~hebert/
(90)MIT助理教授Antonio Torralba: http://web.mit.edu/torralba/www/
(91)马里兰大学研究员Yasel Yacoob: http://www.umiacs.umd.edu/users/yaser/
(92)康奈尔大学教授Ramin Zabih: http://www.cs.cornell.edu/~rdz/
 
(93)CMU博士田渊栋: http://www.cs.cmu.edu/~yuandong/
(94)CMU副教授Srinivasa Narasimhan: http://www.cs.cmu.edu/~srinivas/
(95)CMU大学ILIM实验室:http://www.cs.cmu.edu/~ILIM/
(96)哥伦比亚大学教授Sheer K.Nayar: http://www.cs.columbia.edu/~nayar/
(97)三菱电子研究院研究员Fatih Porikli :http://www.porikli.com/
(98)康奈尔大学教授Daniel Huttenlocher:http://www.cs.cornell.edu/~dph/
(99)南京大学教授周志华:http://cs.nju.edu.cn/zhouzh/index.htm
(100)芝加哥丰田技术研究所助理教授Devi Parikh: http://ttic.uchicago.edu/~dparikh/index.html
(101)瑞士联邦理工学院博士后Helmut Grabner: http://www.vision.ee.ethz.ch/~hegrabne/#Short_CV
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一、研究群体http://www-2.cs.cmu.edu/~cil/vision.html这是卡奈基梅隆大学的计算机视觉研究组的主页,上面提供很全的资料,从发表文章的下载到演示程序、测试图像、常用链接、相关软硬件,甚至还有一个搜索引擎。  http://www.cmis.csiro.au/IAP/zimage.htm这是一个侧重图像分析的站点,一般。但是提供一个Image Analys

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高通SDX35:SGMII接口PHY RTL8211FSI-CG驱动适配

高通SDX35 RTL8211F SGMII

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Data-Structures-and-Algorithm-Analysis-in-Java.pdf

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(转)计算机视觉CV 圈子

国际计算机视觉研究组清单http://peipa.essex.ac.uk/info/groups.html 这是卡奈基梅隆大学的计算机视觉研究组的主页,上面提供很全的资料,从发表文章的下载到演示程序、测试图像、常用链接、相关软硬件,甚至还有一个搜索引擎。著名的有人物Tomasi, Kanade等:http://www-2.cs.cmu.edu/~cil/vision.html或http:/...

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Probability and Statistics - 4th edition

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深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

【Python入门系列】第十篇:Python图像处理和计算机视觉

图像处理和计算机视觉是计算机科学中非常重要的领域之一。Python作为一种功能强大且易于学习的编程语言,提供了许多用于图像处理和计算机视觉的库和工具。本文将介绍一些常用的Python库,并提供一些示例代码。Python图像处理和计算机视觉是使用Python编程语言进行图像处理和计算机视觉任务的领域。它涵盖了许多功能和技术,可以用于处理和分析图像数据,从而提取有用的信息和特征。

杰西笔记 7738

机器学习中的图像处理与计算机视觉

在现代计算机科学中,图像处理和计算机视觉已成为最活跃的研究领域之一,这得益于机器学习和深度学习的发展。本文将深入探讨图像处理与计算机视觉的基础概念、常见应用、关键技术、常用工具,以及在这些领域中的代码示例。通过本篇文章,我们将了解如何从头开始构建一个简单的计算机视觉系统,并探索这些技术背后的原理。

平凡程序猿~的博客 7604

计算机视觉&图像处理资源汇总

文章首发于我的个人博客 前言 写这篇文章主要是汇总一下我在学习CV和DIP过程中发现的一些个人觉得非常不错的资料,在这里做一个总结,一方面是整理一下这些资料方便自己查阅,另一方面分享给其他同学做一个参考。 计算机视觉 首先必须要提前说明 计算机视觉绝对不等于卷积神经网络。卷积神经网络只不过是目前用于解决识别类的问题中效果最好的一种方法而已,当然它还有其他的一些应用,在这里不做过多的赘述,但是我要表达的是计算机视觉是一个非常大的概念,甚至从某种角度来说图像处理也在它的范围之内,而CNN仅仅是其中一部分罢了。

我本傲骄的博客 828

AI图像处理与计算机视觉

本文从技术原理、应用领域和发展趋势三个方面详细阐述了AI图像处理与计算机视觉的重要性。AI图像处理与计算机视觉技术具有广泛的应用前景,包括医学诊断、自动驾驶等领域。随着算法的优化和跨领域融合的发展,AI图像处理与计算机视觉技术将不断推动科技创新和社会进步。未来,我们需要进一步关注AI图像处理与计算机视觉技术在隐私保护、伦理道德等方面的挑战,以实现可持续的发展。因此,加强对AI图像处理与计算机视觉技术的研究和应用,对于推动我国科技创新和社会进步具有重要的意义。

2501_92487875的博客 1772

【学习资料】图像处理相关学习资料汇总

图像处理领域一些优秀的参考文章。 1、CVPR历年论文【2017-2020】 2、Browse State-of-the-Art 此网站包含计算机视觉多个领域的开源代码,十分给力。优秀的模型,优秀的开源。 3、3D计算机视觉汇总 In recent years, tremendous amount of progress is being made in the field of 3D ...

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小do在努力
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