ECCV 2014 Oral Paper

Accepted Papers     Title Primary Subject Area ID 3D computer vision 93 UPnP: An optimal O(n) solution to the absolute pose problem with universal applicability 128 Video Registration to SfM Models 168 Image-based 4-d Modeling Using 3-d Change Detect

Awesome Deep Vision  A curated list of deep learning resources for computer vision, inspired by awesome-php and awesome-computer-vision. Maintainers - Jiwon Kim, Heesoo Myeong, Myungsub Choi, Jung Kwon Lee, Taeksoo Kim We are looking for a maintainer

计算机视觉(CV)前沿国际国内期刊与会议这里的期刊大部分都可以通过上面的专家们的主页间接找到1.国际会议 2.国际期刊 3.国内期刊 4.神经网络 5.CV 6.数字图象 7.教育资源,大学 8.常见问题1. 国际会议现在,国际上计算机视觉方面的三大国际会议是ICCV, CVPR和ECCV,统称之为ICE.ICCV的全称是International Comference on Computer Vision.ICCV两年一次,与ECCV正好错开,是公认的三个会议中级别最高的. ECCV的全称是E

                   涉足计算机视觉领域要知道的 做 机器视觉和图像处理方面的研究工作,最重要的两个问题:其一是要把握住国际上最前沿的内容:其二是所作工作要具备很高的实用背景.解决第一个问题的办法就 是找出这个方向公认最高成就的几个超级专家(看看他们都在作什么)和最权威的出版物(阅读上面最新的文献),解决第二个问题的办法是你最好能够找到一个实 际应用的项目,边做边写文章. 做好这几点的途径之一就是利用网络资源,利用权威网站和专家们的个人主页. 依照下面目录整理:[1]研究群体(国

Awesome Random Forest Random Forest - a curated list of resources regarding tree-based methods and more, including but not limited to random forest, bagging and boosting. Contributing Please feel free to pull requests, email Jung Kwon Lee ([email pro

普通的深度学习监督算法主要是用来做分类,如图1(1)所示,分类的目标是要识别出图中所示是一只猫.而在ILSVRC(ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge)竞赛以及实际的应用中,还包括目标定位和目标检测等任务.其中目标定位是不仅仅要识别出来是什么物体(即分类),而且还要预测物体的位置,位置一般用边框(bounding box)标记,如图1(2)所示.而目标检测实质是多目标的定位,即要在图片中定位多个目标物体,包括分类和定位.比如对图1(3

前序机器视觉和图像处理的研究工作,做到以下两点非常重要:1.把握国际最前沿的内容2.所做的工作具备很高的实用性上述两点的解决方法分别为:找到这个方向公认成就最高的几个超级专家:找到实际应用的项目,边做边写文章 做好这几点的途径之一就是利用网络资源,利用权威网站和专家们的个人主页:以下大家收集了机器视觉和图像处理领域的核心材料.依照下面目录整理:研究群体(国际国内)专家主页前沿国际国内期刊与会议搜索资源GPL 软件资源[1]研究群体用来搜索国际知名计算机视觉研究组(CV Groups):国际计算机

LCKSVD  Label Consistent K-SVD: Learning A Discriminative Dictionary for Recognition   http://www.umiacs.umd.edu/~zhuolin/projectlcksvd.html The source code for submodular reranking for retrieval is released now! [project page] One paper is accepted

写在前面: 我看的paper大多为Computer Vision.Deep Learning相关的paper,现在基本也处于入门阶段,一些理解可能不太正确.说到底,小女子才疏学浅,如果有错误及理解不透彻的地方,欢迎各位大神批评指正! E-mail:[email protected]. ------------------------------------------------ <Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Reg