深度标定

Deep Learning(深度学习)学习笔记整理系列 [email protected] http://blog.csdn.net/zouxy09 作者:Zouxy version 1.0 2013-04-08 声明: 1)该Deep Learning的学习系列是整理自网上很大牛和机器学习专家所无私奉献的资料的.具体引用的资料请看参考文献.具体的版本声明也参考原文献. 2)本文仅供学术交流,非商用.所以每一部分具体的参考资料并没有详细对应.如果某部分不小心侵犯了大家的利益,还望海涵,并联系博主

申明:本文非笔者原创,原文转载自:http://www.sigvc.org/bbs/thread-2187-1-3.html 4.2.初级(浅层)特征表示 既然像素级的特征表示方法没有作用,那怎样的表示才有用呢? 1995 年前后,Bruno Olshausen和 David Field 两位学者任职 Cornell University,他们试图同时用生理学和计算机的手段,双管齐下,研究视觉问题. 他们收集了很多黑白风景照片,从这些照片中,提取出400个小碎片,每个照片碎片的尺寸均为 16x1

[email protected] http://blog.csdn.net/zouxy09 作者:Zouxy version 1.0  2013-04-08 1)该Deep Learning的学习系列是整理自网上很大牛和机器学习专家所无私奉献的资料的.具体引用的资料请看参考文献.具体的版本声明也参考原文献. 2)本文仅供学术交流,非商用.所以每一部分具体的参考资料并没有详细对应.如果某部分不小心侵犯了大家的利益,还望海涵,并联系博主删除. 3)本人才疏学浅,整理总结的时候难免出错,还望各位前辈

深度学习在图像识别中的研究进展与展望 深度学习是近十年来人工智能领域取得的最重要的突破之一.它在语音识别.自然语言处理.计算机视觉.图像与视频分析.多媒体等诸多领域都取得了巨大成功.本文将重点介绍深度学习在物体识别.物体检测.视频分析的最新研究进展,并探讨其发展趋势. 1.深度学习发展历史的回顾 现在的深度学习模型属于神经网络.神经网络的历史可以追溯到上世纪四十年代,曾经在八九十年代流行.神经网络试图通过大脑认知的机理,解决各种机器学习的问题.1986年Rumelhart.Hinton和Will

随着机器视觉.自动驾驶.机器人的火爆,采用深度相机采集环境的深度信息然后进行物体识别.环境建模等越来普遍:相对于传统2D相机,3D相机增加了一维的深息,因而,能够更好的对真实世界进行描述:在许多领域如安防.监控.机器视觉.机器人等,拓展了更多的可能:如自动驾驶中的物体识别和障碍物检测,工业中散乱码放物体的识别.分拣.拆垛.码垛,物流场景中物体的货架抓取等等. 深度相机,顾名思义,指的是可以测量物体到相机距离(深度)的相机,如微软的Kinect, Kinect 2, Intel 的 RealSen

转载自:http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8775360 感谢原作者:[email protected] 八.Deep learning训练过程 8.1.传统神经网络的训练方法为什么不能用在深度神经网络 BP算法作为传统训练多层网络的典型算法,实际上对仅含几层网络,该训练方法就已经很不理想.深度结构(涉及多个非线性处理单元层)非凸目标代价函数中普遍存在的局部最小是训练困难的主要来源. BP算法存在的问题: (1)梯度越来越稀疏:从顶层越往下

深度学习在图像分类.物体检测.图像分割等计算机视觉问题上都取得了很大的进展,被认为可以提取图像高层语义特征.基于此,衍生出了很多有意思的图像应用. 为了提升本文的可读性,我们先来看几个效果图. 图1. 图像风格转换 图2. 图像修复,左上图为原始图,右下图为基于深度学习的图像 图3. 换脸,左图为原图,中图为基于深度学习的算法,右图为使用普通图像编辑软件的效果 图4. 图像超清化效果图,从左到右,第一张为低清图像三次插值结果,第二张残差网络的效果,第三张为使用对抗神经网络后的结果,第四张为原图.

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说明:以下涉及到的一些公式以及图片来自于Learning OpenCV. 做了快2个月的立体相机标定,遇到了一些问题,也有了一些体会,在这里记下来. 1.在做立体相机标定的时候,标定板的规范与否直接影响到最后标定的结果,进而会影响目标3D坐标重建. 这里说的规范指的是,打印的棋盘格(或者圆点)需要保证每个square都是严格大小一致的,即打印出来后每个棋盘格大小应一样:打印出来的棋盘格要尽量平整的附在某一平面或者玻璃板上,然后才能用来拍摄标定图像:测量squareSize的时候,要尽可能的精确,