This book provides comprehensive coverage of 3D vision systems, from vision models and state-of-the-art algorithms to their hardware architectures for implementation on DSPs, FPGA and ASIC chips, and GPUs. It aims to fill the gaps between computer vision algorithms and real-time digital circuit implementations, especially with Verilog HDL design. The organization of this book is vision and hardware module directed, based on Verilog vision modules, 3D vision modules, parallel vision architectures, and Verilog designs for the stereo matching system with various parallel architectures.,解压密码 share.weimo.info

多阶段渐进式图像恢复（CVPR 2021） ， ， ， ， ， 和 论文： : 补充文件： 摘要：图像恢复任务要求在恢复图像时在空间细节和高级上下文信息之间达成复杂的平衡。 在本文中，我们提出了一种新颖的协同设计，可以最佳地平衡这些相互竞争的目标。 我们的主要建议是一个多阶段体系结构，该体系结构逐步学习降级输入的恢复功能，从而将整个恢复过程分解为更易于管理的步骤。 具体来说，我们的模型首先使用编码器-解码器体系结构学习上下文相关的功能，然后将它们与保留本地信息的高分辨率分支相结合。 在每个阶段，我们都会介绍一种新颖的每像素自适应设计，该设计利用现场监督的注意力来重新加权局部特征。 这种多阶段体系结构中的关键要素是不同阶段之间的信息交换。 为此，我们提出了一种两方面的方法，其中不仅从早期到后期顺序地交换信息，而且还存在特征处理块之间的横向连接，以避免任何信息丢失。 由

pytorch-vsumm-reforce 此存储库包含AAAI'18论文的Pytorch实施-。 原始的Theano实现可以在找到。 主要要求是 （ v0.4.0 ）和python 2.7 。 和可能未安装在您的计算机中。 请安装其他缺少的依赖项。 开始吧 下载预处理的数据集 git clone https://github.com/KaiyangZhou/pytorch-vsumm-reinforce cd pytorch-vsumm-reinforce # download datasets.tar.gz (173.5MB) wget http://www.eecs.qmul.ac.uk/~kz303/vsumm-reinforce/datasets.tar.gz tar -xvzf datasets.tar.gz 分割 python create_split.py -d da

计算机视觉中的多视图几何，第二版英文原版，带有详细的目录，高清晰版！ 对极几何，双目视觉，3D重建等

构建智能反恶意软件系统：使用支持向量机进行恶意软件分类的深度学习方法 全文可在阅读。 抽象的 有效和高效地缓解恶意软件是信息安全社区的一项长期努力。 开发可以抵制以前未知的恶意软件的反恶意软件系统是一项可能使多个行业受益的多产活动。 我们设想了一个利用深度学习 (DL) 模型强大功能的智能反恶意软件系统。 使用此类模型可以通过数学概括来检测新发布的恶意软件。 也就是说，找到给定恶意软件x与其对应的恶意软件家族y 、 f : x → y 之间的关系。 为了实现这一壮举，我们使用了 Malimg 数据集 [ ]，其中包含从恶意软件二进制文件中处理的恶意软件图像，然后我们训练以下 DL 模型 1 来对每个恶意软件系列进行分类：CNN-SVM[ ]、GRU-SVM [ ]和MLP-SVM。 经验证据表明，GRU-SVM在DL模型中脱颖而出，其预测准确度约为84.92％。 这是有道理的，因为

CS131：计算机视觉基础和应用 该存储库包含2017年秋季版本的已发布作业， 是斯坦福大学的一门课程，由和教授。 作业涵盖了计算机视觉中的广泛主题，并且应使学生接触到广泛的概念和应用。 作业0通过介绍如何在python和numpy中使用图像的方式来设置课程。 它涵盖了基本的线性代数，将对整个课程有所帮助。 作业1通过理解卷积，线性系统和不同内核之类的概念以及如何设计它们以在图像中找到确定的信号来开始计算机视觉中的主题。 作业2着重于边缘检测，将其应用于车道检测以辅助自动驾驶汽车。 作业3引入了SIFT和RANSAC，它们可用于在多个图像中查找对应的点，从而启用诸如全景图创建之类的应用程序，这是我们大多数智能手机中的常见功能。 作业4超越了像素和边缘，从图像的更广阔的角度出发，并要求学生使用动态编程算法来定义图像中某些区域的能量。 这种能量定义使我们能够找到重要的区域，从而使大

用于动作识别的3D ResNet 更新（2020/4/13） 我们在arXiv上发表了一篇论文。 我们上载了本文所述的预训练模型，包括在结合了Kinetics-700和Moments in Time的数据集中预训练的ResNet-50。 更新（2020/4/10） 我们极大地更新了脚本。 如果要使用旧版本来复制我们的CVPR2018论文，则应使用CVPR2018分支中的脚本。 此更新包括： 重构整个项目 支持更新的PyTorch版本 支持分布式培训 支持对“时刻”数据集的培训和测试。 添加R（2 + 1）D模型 上载经过Kinetics-700，时刻矩和STAIR-Actions数

Mastering OpenCV 3, Second Edition, Get hands-on with practical Computer Vision using OpenCV 3. Second edition: April 2017

OpenCV-3 编程应用手册，英文原版。 OpenCV-3 编程应用手册，英文原版。

关于近几年计算机视觉的发展概述，首先勾勒出一些基本的特征提取方法，然后介绍那些臭名昭着的深度神经网络。接下来，我们继续进行基于梯度直方图的特征提取和匹配 - 它们构建了许多任务的基础，例如目标实例检测和图像检索。然后，我们引入基于滑动窗口技术的目标检测，例如，适用于人脸和行人检测。它遵循图像处理技术的处理 - 分割和形态处理 - 以及形状识别技术。我们概述了基本的跟踪方法 - 针对区域和运动的物体。我们以对视频监控，车载视觉系统和遥感的调查结尾。这些方法在Matlab中进行了探索，并提供了足够的代码片段来立即探索所有这些概念; Python代码部分提供。可以在没有任何特定先决条件的情况下遵循注释，但是懂得线性代数，信号处理和模式识别的基本知识具有很大的优势。