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雅施达撒
1年前
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图像匹配传统步骤
图像匹配任务的核心是找到两个相机拍摄图片间的相似几何(旋转、平移) 检测特征点(以SIFT为例) num_feature表示特征点的数量,创建特征检测器sift_detec...
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雅施达撒
1年前
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计算机视觉中的多视图几何(二)
相机投影 本文的主要主题之一是图像形成的过程,即三维世界的二维表示的形成,以及我们可以推断图像中出现的三维结构。三维世界到二维图像是一个投影过程,在这个过程中我们失去了一个...
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雅施达撒
1年前
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计算机视觉中的多视图几何(一)
多视图几何介绍 无处不在的投影几何( projective geometry) 我们对投影变换都很熟悉。当我们看一幅画时,我们看到的正方形不是正方形,圆圈也不是正圆,将这些...
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雅施达撒
1年前
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图像特征匹配技术——点集匹配(一)
特征匹配已广泛应用于计算机视觉和模式识别等诸多领域,常用方法是将其分为两阶段: 第一阶段,显著的明显的特征,即从每幅图像中提取关键点及其局部描述子(descriptor),...
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雅施达撒
2年前
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【多视图学习】TRUSTED MULTI-VIEW CLASSIFICATION
简介 多视图分类(Multi-view classification, MVC)通常与多模态或多种类型的特性相关联,普遍存在于现实场景中。最先进的多视图学习方法在广泛的现实...
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雅施达撒
2年前
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度量距离的一些实现
度量距离的基本理论和计算方法见链接 欧式距离 规范化欧式距离 即在计算欧式距离之前先将数据规范化处理,普遍使用的方法有三种,最大最小规范化、零均值规范化和L2范数规范化。 ...
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雅施达撒
2年前
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多模态视频-文本检索方法
Learning Joint Embedding with Multimodal Cues for Cross-Modal Video-Text Retrieval 简介 ...
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雅施达撒
2年前
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基于 Webly 有监督联合嵌入的跨模态图文检索
简介 联合嵌入(Joint embeddings)在多媒体数据分割中得到了广泛的应用,它将对不同模态的理解整合在一起。这些嵌入通常是将来自两个或多个不同域(例如图像和文本)...
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2年前
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CLIP:训练一个图像和文本的统一向量嵌入
Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision 简介 在过去的几年里,直接从原始...
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2年前
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【度量学习】Examples
下面是度量学习的样例: 使用 Shogun Machine Learning Toolbox 进行度量学习 原文链接:Metric Learning with the Sh...
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雅施达撒
2年前
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Unsupervised Metric Learning 和 Preprocessor
Unsupervised Metric Learning 无监督度量学习算法只将一个(未标记的)数据集 $x$ 作为输入。目前,只有协方差算法( Covariance),这...
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雅施达撒
2年前
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【度量学习】Weakly Supervised Metric Learning
弱监督算法比有监督算法处理的数据点信息更弱。与标记点不同,他们将数据点元组的相似性判断作为输入,例如相似点和不相似点的对。 General API 输入数据 在下面的段落中...
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雅施达撒
2年前
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Supervised Metric Learning
监督度量学习 监督度量学习以点$x$和标签$y$为输入,学一个距离矩阵,使同一类(分类)中的点或接近目标值(回归)中的点彼此接近,不同类别的点或远离目标值的点彼此远离。 G...
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雅施达撒
2年前
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【度量学习】What is Metric Learning
原文链接 什么是度量学习 许多机器学习的方法需要测量数据点之间的距离。传统上,从业者会根据领域的先验知识选择一个标准距离度量(例如欧几里德,城市街区,余弦等)。然而,通常很...
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雅施达撒
2年前
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Multi-Modal Distance Metric Learning
Multi-Modal Distance Metric Learning 简介 随着社交媒体的快速发展,多模态数据正在急剧增加,本文提出了一种有效的、可扩展的多模态距离度量...
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雅施达撒
2年前
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【论文学习】Multimodal Intelligence
简介 文章提供了一份关于多模态智能模型与训练方法的技术总结,主要关注与CV和NLP的组合,为了提供一个结构化的透视图,根据三个关键主题组织了这次技术回顾:表示、融合和应用:...
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雅施达撒
2年前
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【论文学习】FLPCL
简介 多模态学习的目标是处理和联系不同模态(如图像,文本和音频等)间的数据,本文主要针对双模态数据,特别是图像和文本间的跨模态检索研究,跨模态学习的一个关键挑战是模态的异质...
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雅施达撒
2年前
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基于深度学习的多模态数据融合(二)
多模态图像-图像转换网络 Pix2pix 和 Pix2pixHD Pix2pix 是最早使用条件GAN (cGAN)框架进行图像-图像转换的工作之一,它的目的是学习一个生成...
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雅施达撒
2年前
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基于深度学习的多模态数据融合(一)
原文链接 背景知识 多任务学习 多任务学习的目标是:从一个特定任务中发掘可以适用于其他任务的特征表示方法。场景分类、语义分割、字符识别、深度估计等多任务都可以通过一个RGB...
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雅施达撒
2年前
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【论文学习】文本-图像生成算法 AttnGAN
Fine-Grained Text to Image Generation with Attentional Generative Adversarial Networks...
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2020-09-27