Vision Transformers组内汇报PPT

交通标志识别 将交通标志图像识别并分类为来自数据集的43类。 该项目是Rob Fergus领导的纽约大学计算机视觉课程的一部分，并作为Kaggle竞赛进行。 该模型是使用带有IDSIA网络修改版本的Spatial Transformer网络设计的，并使用大量增强的数据进行了训练。 该模型在Kaggle排行榜上达到了约99.5％的测试设置精度，远高于人工精度。 该项目的整个开发过程可以在阅读。 数据 从下载培训和测试文件夹 跑步 项目可以通过两种方式运行，即main.ipynb jupyter笔记本（最初用于实验）和main.py文件。 对于jupyter笔记本，它包含与数据增强，预处理和培

machine vision_Ramesh Jain Rangachar Kasturi Brian G.Schunck

labview 视频图像显示 包含vision模块

计算机视觉算法与应用computer vision algorithm and application

在网上下载的PRML中文版 机器学习的经典中的经典. 此中文版,并非官译,是某大神在学习原版时,为了方便学习而翻译的. 有需要的拿走,不能设置0分,最低只能设置1分.见谅!

基于Gabor特征的屏幕内容图像质量评估模型 IEEE图像处理事务（T-IP） ，曾焕强，，侯俊辉，陈静和 | 介绍 该网站共享IEEE图像处理事务（T-IP），第1卷，“屏幕内容图像的基于Gabor特征的质量评估模型”的代码。 27，pp.4516-4528，2018年9月。 抽象的 本文提出了一种基于提取的Gabor特征的准确高效的全参考图像质量评估（IQA）模型，称为基于Gabor特征的模型（GFM），用于对屏幕内容图像（SCI）进行客观评估。 众所周知，Gabor滤波器与人类视觉系统（HVS）的响应高度一致，并且HVS对边缘信息高度敏感。 基于这些事实，将具有奇数对称性并产生边缘检测的Gabor滤波器的虚部用于参考和失真SCI的亮度，以分别提取其Gabor特征。 然后独立测量在LMN颜色空间中记录的提取Gabor特征和两个色度分量的局部相似性。 最后，采用Gabor特征池化策略来

凯拉斯（Keras）RMAC 基于（Tolias等人2016）和（Gordo等人2016），为Keras重新实现了区域最大卷积激活（RMAC）特征提取器。 该模型的架构如下图所示： RoiPooling代码来自： : 先决条件 此代码需要Keras 2.0或更高版本。 （2.7） （2.1.2） （0.9.0） ->下载文件并将其保存在data/文件夹中 参考 Tolias，G.，Sicre，R.和Jégou，H.具有CNN激活的积分最大池的特殊对象检索。 ICLR 2016。 Gordo，A.，Almazán，J.，Revaud，J.和＆Larlus，D。深度图像检索：学习图像搜索的全局表示。 ECCV 2016。 引文 该代码是Keras的RMAC的重新实现。 如果使用此代码，请引用使用重新实现的论文和原始RMAC论文： @article{garcia2018a

CVPR2021-代码 论文开源项目（带代码的文件）合集！CVPR 2021论文收录列表： : 注1：等2021年2月28日开奖后，欢迎各位大佬提交issue，分享CVPR 2021本文和开源项目！ 注2：CVPR 2021已交稿成立！已投稿且想要进来的群同学，可以添加微信： CVer9999 ，请备注： CVPR2021已投稿+姓名+学校/公司名称！一定要根据格式申请！ 【推荐阅读】 论文开源项目合集： : ECCV 2020论文开源项目合集： : 关于往年CV顶会论文（如ECCV 2020，CVPR 2019，ICCV 2019）以及其他优质CV论文和大盘点，详见： : 【CVPR 2021论文开源目录】 [人脸活体检测（面部防欺骗）]（＃面部防欺骗） 骨干 RepVGG：使VGG样式的ConvNets再次出色 论文： : 代码： ： 甘 通过分层样式分

WSDDN PyTorch 使用最新版本的PyTorch实施Weakly Supervised Deep Detection Networks 。 Bilen, H., & Vedaldi, A. (2016). Weakly supervised deep detection networks. In Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (pp. 2846-2854). 实施差异 亚当优化器（而不是SGD） 未添加空间正则化器 实验 基于VGG16的模型最接近EB + Box Sc. L型案例，报告为30.4 mAP 基于AlexNet的模型最接近EB + Box Sc. 模型S的案例，报告为33.4 mAP 将VGG16用作基本模型时的结果 航空 自行车