1.图像分类的挑战： 视角变化（Viewpoint variation）：同一个物体，摄像机可以从多个角度来展现。 大小变化（Scale variation）：物体可视的大小通常是会变化的（不仅是在图片中，在真实世界中大小也是变化的）。 形变（Deformation）：很多东西的形状并非一成不变，会 ...
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2016-09-17 17:59:48
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线性分类器用作图像分类主要有两部分组成：一个是假设函数, 它是原始图像数据到类别的映射。另一个是损失函数，该方法可转化为一个最优化问题，在最优化过程中，将通过更新假设函数的参数值来最小化损失函数值。 从图像到标签分值的参数化映射 该方法的第一部分就是定义一个评分函数，这个函数将图像的像素值映射为各个... ...
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2016-09-13 20:40:29
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1.计算机认识图像的方式：都是数字。例如一个 128X128 的3通道的图片 是由 128X128X3个像素 组成的。 2.面临的难点：一幅图可以说明。 3.分类器 A：Nearest Neighbor Classifier：与CNN无关，但是可以帮助我们理解一下分类器。仅用标签比较。 L1 dis ...
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2016-09-08 21:30:03
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1968年，hubel对猫的视觉皮层细胞研究， 提出receptive filed概念，视觉细胞可以分为简单细胞和复杂细胞，分别对感受野的范围不同，在生物学基础上，研究出针对二维图像的卷积神经网络。 传统图像分类：特征提取+特征表达+分类CNN将这些方法集合在一起、 一、卷积神经网络特征 1.局部接 ...
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2016-09-08 16:22:41
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对于训练好的Caffe 网络 输入：彩色or灰度图片 做minist 下手写识别分类，不能直接使用，需去除均值图像，同时将输入图像像素归一化到0-1直接即可。 #include <caffe/caffe.hpp>#include <opencv2/core/core.hpp>#include <op ...
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2016-09-06 10:38:37
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深度学习是研究计算机视觉的重要工具，尤其在图像分类与识别等领域有着划时代的意义。现在有很多深度学习框架，Caffe是比较常用的一个。本文讲述了Ubuntu 14.04（64位）系统下配置Caffe的基本步骤，参考了Caffe的官网 http://caffe.berkeleyvision.org/。 ...
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2016-09-02 18:54:37
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著名： 本文是从 Michael Nielsen的电子书Neural Network and Deep Learning的深度学习那一章的卷积神经网络的参数优化方法的一些总结和摘录，并不是我自己的结论和做实验所得到的结果。我想Michael的实验结果更有说服力一些。本书在github上有中文翻译的版本，前言最近卷积神经网络（CNN）很火热，它在图像分类领域的卓越表现引起了大家的广泛关注。本文总结和摘...
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2016-07-22 19:09:31
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算法没有和图像处理直接相关， 不过对于图像分类中的模式识别相关算法， 也许会用到这个优化算法。 不过不管有没有用， 还是得一步一步学起来 算法步骤： 1.首先确定粒子个数与迭代次数。 2.对每个粒子随机初始化位置与速度。 3.采用如下公式更新每个粒子的位置与速度。 Px=Px+Pv*t; %位置更新 ...
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2016-06-06 00:46:37
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微软亚洲研究院首席研究员孙剑 世界上最好计算机视觉系统有多精确？就在美国东部时间12月10日上午9时，ImageNet计算机视觉识别挑战赛结果揭晓——微软亚洲研究院视觉计算组的研究员们凭借深层神经网络技术的最新突破，以绝对优势获得图像分类、图像定位以及图像检测全部三个主要项目的冠军。同一时刻，他们在 ...
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2016-06-05 15:25:07
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作者：杜客
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这是一篇介绍性教程，面向非计算机视觉领域的同学。教程将向同学们介绍图像分类问题和数据驱动方法。下面是内容列表：...
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2016-06-02 14:07:11
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