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基于立体视觉SLAM系统的在线目标检测与定位【论文解析】

Online Object Detection and Localization on Stereo Visual SLAM System【Journal of Intelligent & Robotic Systems (2020) 98:377–386】摘要:为了在未知环境中导航,自主机器人必须能够在周围环境中绘制周围环境的地图 同时估算其位置。此问题称为SLAM。我们提出了用于立..

#计算机视觉#人工智能
CVPR2020ORAL 长时目标跟踪LTMU

Motivation:设计了一个由多层lstm组成的meta-updater,用来控制模板更新从而实现online-updated tracker。paper:code:meta-updaterxt∈Rd×1x_t ∈ R^{d\times 1}xt​∈Rd×1 is a column vector concentrated by stC,stA,vtRs^C_t , s^A_t , v^R_ts

#深度学习#自然语言处理#神经网络
Transformer for visual tracking目标跟踪论文总结 -- CVPR 2021 ORAL

Transformer Meets Tracker: Exploiting Temporal Context for Robust Visual Tracking这一篇是中国科学技术大学 周文罡 老师团队的作品,2021 CVPR ORAL1. MotivationIn video object tracking, there exist rich temporal contexts among

#目标跟踪#深度学习#神经网络 +2
机器学习-深度学习-调参技巧【贝叶斯优化】

贝叶斯优化贝叶斯优化可以解决在调参时,参数组合的盲目搜索(gridsearch)可以快速,高效的找到相对最优的参数。Sequential model-based optimization (SMBO) 是贝叶斯优化的最简形式,其算法思路如下:主要的流程如下(引用自limoumou)流程和伪代码中关键内容讲解:PF-fitmodel:找到模型分布,如果已知,则可以根据经验选择最优的模型;如果未知,则

#人工智能#算法#机器学习
深度学习细颗粒图像分析综述

深度学习细颗粒图像分析综述(图像识别)     计算机视觉(CV)是使用机器理解和分析图像的过程,这是人工智能的组成部分。在CV的各个研究领域中,细粒度图像分析(FGIA)是一个长期存在的基本问题,并且已在各种实际应用中无处不在。FGIA的任务旨在分析从属类别(例如,鸟类或汽车模型)中的视觉对象。细粒度性质导致的小类间差异和大的类内差异使其成为..

#计算机视觉
深度学习细颗粒图像分析综述

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#计算机视觉
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#人工智能#算法#机器学习
RCNN,SSD, YOLO的优缺点比较及反思

RCNN,SSD, YOLO的优缺点比较及反思1. RCNNFast-RCNNFaster-RCNNFaster-RCNN 系列的反思2. YOLOYOLO V1YOLO V2YOLO V3YOLO系列的反思3. SSD1. RCNNrcnn对于原有的目标检测算法提升50% 在VGG-16网络模型下,voc2007数据集上准确率为66%,但是速度很慢,内存占用量大,主要原因为候选框由速度较慢的..

#计算机视觉#人工智能#网络 +2
【池化选择】全局最大池化和全局平均池化的实验分析

根据MIT的 Learning Deep Features for Discriminative Localization论文中的描述,在使用类响应图class activation mapping (CAM) 对比全局平均池化Global average pooling (GAP) vs 全局最大池化global max pooling (GMP):类响应图示例:...

#计算机视觉#深度学习#自动驾驶
语义分割看这一篇就够了!

语义分割技术综述本文就Image Segmentation Using Deep Learning: A Survey第三章的模型进行了分析和介绍,第一第二章的基础指示可以看原文进行学习,相关知识有很多这里就不班门弄斧了。最好是一边读原文一边看本文效果更佳原文连接能力有限,水平一般,抱着学习的态度分享此文,有不准确的地方还请各位大佬斧正!3.1 全连接网络关于FCN的资料有很多这里就不...

#神经网络#深度学习#机器学习
到底了