一种能够显著解决视觉方面感知分类问题的方法。把问题解决的关键不局限于图像中邻近的数据，我们的方法目标在于提取图像的全局感知效果。将图像分割看做图的分割问题，提供一种显著的全局性标准，归一化切割，用来分割图。归一化切割标准能够衡量不同类之前的差别和类别之间的相似度。将它应用到静态图像分割，同样的有动作序列，结果不错。
2021-12-13 18:45:03
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本文是阿兰图灵的经典代表论文，文中对图灵机概念进行了细致阐述。本文论述的计算机概念为后来人类使用的各种现代计算机的设计提供了重要的思路来源
2021-12-11 17:12:22
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这是几篇关于meanshift算法思想是怎么提出来的，以及以后在图像处理，目标跟踪等方面的应用。作者深刻介绍了算法的思想，并配有仿真图，为学习好此算法打下坚实的基础，同时是每一个学习meanshift算法的人所必须了解和深刻认识的论文。
2021-11-16 11:05:56
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以下附上不平衡数据学习的4篇综述论文，非常有阅读价值。针对不平衡数据集解决方法主要分为两个方面：第一种方案主要从数据的角度出发，主要方法为抽样，既然我们的样本是不平衡的，那么可以通过某种策略进行抽样，从而让我们的数据相对均衡一些；第二种方案从算法的角度出发，考虑不同误分类情况代价的差异性对算法进行优化，使得我们的算法在不平衡数据下也能有较好的效果。
2021-11-15 23:35:19
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