rspec

论文笔记21：Deep spatio-spectral Bayesian posterior for hyperspectral image non-i.i.d. noise removal

Deepspatio-spectralBayesianposteriorforhyperspectralimagenon-i.i.d.noiseremoval-公式看不懂引言问题表述方法Spatio-spectralBayesianposteriornetworkNetworkstructureandlearning
love_lqz·2022-11-25 06:41

OpenCV图像处理中常见操作

变换OpenCV提供了两个转换函数cv.warpAffine和cv.warpPerspective，您可
julyedu_7·2022-11-25 06:39

Codeblocks创建项目时灰屏解决方法

如果遇到没有编译调试工具栏，选择view->perspectives->codeblocks：default即可。
逝缘~·2022-11-25 00:26

数字孪生论文阅读笔记【2】

[1]RasheedAdil,SanOmer,KvamsdalTrond.DigitalTwin:Values,ChallengesandEnablersFromaModelingPerspective
海鸥丸拉面·2022-11-24 20:27

pytorch实现图像中的仿射、平移、缩放、旋转等变换

图像矫正等相关算法，因此需要实现对图像的仿射变换，总结一些方法：opencv实现各种图像变换：1.cv2.warpAffine()放射变换函数，可实现旋转，缩放，平移；变换后的平行线依旧平行，2.cv2.warpPerspective
qq_37516798·2022-11-24 07:00

torch_vision(一):数据增强和转换模块torchvision.transforms

TRANSFORMINGANDAUGMENTINGIMAGES3.Resizetransform4.CenterCroptransform中心裁剪5.RandomRotation随机旋转6.RandomAffine随机仿射变换7.RandomPerspective
tony365·2022-11-24 01:13

语义分割CVPR2021-Rethinking Semantic Segmentation from a Sequence-to-Sequence Perspective with Transform

RethinkingSemanticSegmentationfromaSequence-to-SequencePerspectivewithTransformers:使用Transformer从序列到序列的角度重新思考语义分割
HheeFish·2022-11-24 01:08

论文阅读：Text-based Question Answering from Information Retrieval and Deep Neural Network Perspectives

从信息检索和深度神经网络视角的基于文本的问答：调研文章目录从信息检索和深度神经网络视角的基于文本的问答：调研0.摘要1.介绍2.基于文本的问答的主要框架3.来自信息检索的问答相似性4.深度学习视角下的问答相似性4.1表示模型4.2交互模型4.3混合模型5.QA的数据集6.评估7.文献中的结果8.讨论9.结论10.图摘0.摘要基于文本的问题回答(QA)是一项具有挑战性的任务，旨在为用户的问题找到简短
晴晴_Amanda·2022-11-23 16:15

Android Studio 升级到4.0 README.md报错解决

“Specification.COMMENTorSpecification.SPEC_HEADINGexpected”看到这句话也是懵了，升级到4.0后突然之前的README.md文件莫名的报红了，但是不影响开发
逆流的剑客·2022-11-23 16:50

（十四）透视变换

透视变换(PerspectiveTransformation)一图像变换与平面坐标系的关系1、旋转：2、平移：3、刚体变换4、仿射变换5、投影变换（单应性变换）6总结一下：1、刚体变换：平移+旋转，只改变物体位置
淡定的炮仗·2022-11-23 15:44

频域中的后门攻击论文笔记

文章一：RethinkingtheBackdoorAttacks’Triggers:AFrequencyPerspective文章贡献：在频域上对现有的backdoortrigger进行分析，发现常见trigger
wwweiyx·2022-11-23 13:41

Games101-课程4笔记

Viewingtransformation(观测变换)View/Cameratransformation视图变换Projectiontransformation投影Orthographicprojection正交投影(工程制图)PerspectiveProjection
只剩下小白了·2022-11-23 08:14

np.stack()函数详解

语法stack(arrays,axis=0,out=None)Joinasequenceofarraysalonganewaxis.The`axis`parameterspecifiest
fate252·2022-11-23 01:23

Classification of Hyperspectral Imagery Using a New Fully Convolutional Neural Network 简要概述（未完工...）

ClassificationofHyperspectralImageryUsingaNewFullyConvolutionalNeuralNetwork这篇文章重点在于首次将反卷积（转置卷积）运用在HSI
星空三千丈·2022-11-23 00:59

使用opencv对图像进行透视变换

一.什么是透视变换透视变换就是透视变换（PerspectiveTransformation)是指利用透视中心、像点、目标点三点共线的条件，按透视旋转定律使承影面（透视面）绕迹线（透视轴）旋转某一角度，破坏原有的投影光线束
ljhelloworld·2022-11-22 23:27

Opencv_10 图像的透视变换

文章目录一.透视变换的原理二.透视变换实现①函数原型②透视变换实现三.透视变换的案例一.透视变换的原理透视变换(PerspectiveTransformation)是将图片投影到一个新的视平面(ViewingPlance
Fioman_Hammer·2022-11-22 23:23

CVPR 2022最佳学生论文奖研究了什么？一作解读来了

本文解读我们获得CVPR2022最佳学生论文奖的工作《EPro-PnP:GeneralizedEnd-to-EndProbabilisticPerspective-n-PointsforMonocularObjectP
深度学习技术前沿·2022-11-22 23:20

图像融合和深度学习

Imagefusionmeetsdeeplearning:Asurveyandperspective介绍典型的传统融合方法包括基于多尺度变换的方法、基于稀疏表示的方法、基于子空间的方法、基于显著性的方法
小郭同学要努力·2022-11-22 22:45

DIP-VBTV: Color Image Restoration Model Combining Deep Image Prior and Vector Bundle Total Variation

目录0Abstract.1、Introduction.1.1.Newperspectiveonimagerestoration/图像恢复的新视角1.2.Relatedwork.1.2.1.VBTVpriorstoexpressperceptualinvariance
Claire_Shang·2022-11-22 21:25

仿射变换以及其变换矩阵的理解

文章目录写在前面写在前面仿射变换：平移、旋转、放缩、剪切、反射变换矩阵形式变换矩阵的理解与记忆变换矩阵的参数估计参考写在前面2D图像常见的坐标变换如下图所示：这篇文章不包含透视变换（projective/perspectivetransformation
Code_LiShi·2022-11-22 10:44

变换矩阵的意思_仿射变换及其变换矩阵的理解(详细解析)

目录写在前面仿射变换：平移、旋转、放缩、剪切、反射变换矩阵形式变换矩阵的理解与记忆变换矩阵的参数估计参考写在前面2D图像常见的坐标变换如下图所示：这篇文章不包含透视变换(projective/perspectivetransformation
weixin_39918747·2022-11-22 10:13

仿射变换及其变换矩阵的理解

反射变换矩阵形式变换矩阵的理解与记忆变换矩阵的参数估计参考博客：blog.shinelee.me|博客园|CSDN写在前面2D图像常见的坐标变换如下图所示：这篇文章不包含透视变换（projective/perspectivetransformation
weixin_30802273·2022-11-22 10:43

Opencv4--仿射变换和透视变换

仿射变换和透视变换引言仿射变换和透视变换概念OpenCV函数封装C++函数封装python函数封装仿射变换和透视变换作用仿射变换透视变换imutils.perspective进行透视变换imutils包引言我们在拍摄物体时
Mzcc_bbms·2022-11-22 10:02

Hyperspectral Image Super-Resolution via Non-Negative Structured Sparse Representation论文阅读笔记(PART)

HyperspectralImageSuper-ResolutionviaNon-NegativeStructuredSparseRepresentation论文阅读笔记II.PROBLEMFORMULATION
南方有乔木·2022-11-22 06:36

Distributed Blind Hyperspectral Unmixing via Joint Sparsity and Low-Rank Constrained Non-Negative Ma

C.G.Tsinos,A.A.RontogiannisandK.Berberidis,"DistributedBlindHyperspectralUnmixingviaJointSparsityandLow-RankConstrainedNon-NegativeMatrixFactorization
m0_51414342·2022-11-22 06:04

Total Variation Regularized Reweighted Sparse Nonnegative Matrix Factorization for Hyperspectral

W.He,H.ZhangandL.Zhang,"TotalVariationRegularizedReweightedSparseNonnegativeMatrixFactorizationforHyperspectralUnmixing
m0_51414342·2022-11-22 06:04

Region-Based Structure Preserving Nonnegative Matrix Factorization for Hyperspectral Unmixing

L.Tong,J.Zhou,X.Li,Y.QianandY.Gao,"Region-BasedStructurePreservingNonnegativeMatrixFactorizationforHyperspectralUnmixing
m0_51414342·2022-11-22 06:34

Superpixel-based Noise Robust Sparse Unmixing of Hyperspectral Image （2021）

基于超像素的高光谱图像噪声鲁棒稀疏解混摘要:高光谱图像稀疏解混(SU)是一种半监督方法，其目标是找到预先已知的光谱库的最优子集来表示高光谱图像中的每个像素。然而，现有的SU方法大多不能充分利用HSI中的空间信息和混合噪声。为此，我们提出了一种混合噪声下基于超像素的噪声鲁棒SU方法(SNRSU)。首先，我们对HSI的第一主成分进行超像素分割(SS)以提取均匀区域。然后，在最大后验框架下，基于稀疏表示
m0_51414342·2022-11-22 06:33

Structured Discriminative Nonnegative Matrix Factorization for hyperspectral unmixing

X.Li,J.Zhou,L.Tong,X.Yu,J.GuoandC.Zhao,"StructuredDiscriminativeNonnegativeMatrixFactorizationforhyperspectralunmixing
m0_51414342·2022-11-22 06:53

高光谱分类 Hyperspectral image (HSI) classification

目录HSI模型1.获得数据、引入基本函数库2.定义HybridSN类3.创建数据集4.开始训练5.测试6.显示分类结果7.注意力机制8.参考文献HSI模型1.获得数据、引入基本函数库!wgethttp://www.ehu.eus/ccwintco/uploads/6/67/Indian_pines_corrected.mat!wgethttp://www.ehu.eus/ccwintco/uplo
Nicolas XL·2022-11-22 06:52

机器学习中倒三角符号_机器学习的三角误差

DavidWeinberger)AIOutsideInisacolumnbyPAIR’swriter-in-residence,DavidWeinberger,whooffershisoutsiderperspectiveonkeyideasinmachinelearning.Hisopinionsarehisownanddono
weixin_26752765·2022-11-22 03:47

斯坦福CS224W图机器学习笔记自用：A General Perspective on Graph Neural Networks

1.RecapDeepGraphEncoders（深度图编码器）GraphNeuralNetworksGNN核心思想：节点的邻域定义了一个计算图AggregatefromNeighbor想法：节点使用神经网络聚合来自其邻居的信息为什么说GNNs泛化了其他神经网络？因为它定义了置换不变性和等变性的概念。GNNsVS.CNNsCNN可以看作是具有固定邻居大小和排序的特殊GNNCNN的滤波器的大小是预定
小粥铺·2022-11-22 01:20

CS224W: Machine Learning with Graphs - 04 Graph as Matrix: PageRank,Random Walks and Embeddings

GraphasMatrix:PageRank,RandomWalksandEmbeddings0.GraphasMatrixInvestigategraphanalysisandlearningfromamatrixperspectivetoDeterminenodeimportanceviarandomwalk
xbfu-xjtu·2022-11-22 01:46

CS224W: Machine Learning with Graphs - 07 Graph Neural Networks (GNN) 2: Design Space

AGeneralGNNFramework1).Message2).AggregationGNNlayer=Message+AggregationDifferentinstantiationunderthisperspective
xbfu-xjtu·2022-11-22 01:46

Opencv出现错误 cv2.error:OpenCV(4.4.0)C:\Users\appveyor\AppData\Local\Temp\1\pip-req-build-6lylwdcz\open

今天在使用cv2.warpPerspective()函数时出现下面错误：百度了一下出现这样的错误是有两种可能，1、路径中含有中文字符导致cv2读取保存不了文件。2、路径错误或者路径不存在。
烛·影·2022-11-22 01:31

【Paper Notes】 EPro-PnP

EPro-PnP:GeneralizedEnd-to-EndProbabilisticPerspective-n-PointsforMonocularObjectPoseEstimation这篇论文是获得了
Kross Sun·2022-11-22 00:15

opencv 几何变换

opencv有两个变换函数，cv2.warpAffine(),和cv2.warpPerspective(),使用这两个函数可以实现图片的移动、旋转、仿射变换。
Mick..·2022-11-21 20:47

【论文翻译】Machine learning: Trends, perspectives, and prospects

论文题目：Machinelearning:Trends,perspectives,andprospects论文来源：Machinelearning:Trends,perspectives,andprospects
大数据机器学习实验室·2022-11-21 19:23

Machine learning: Trends,perspectives, and prospects

Machinelearning:Trends,perspectives,andprospectsM.I.Jordan1*andT.M.Mitchell2*机器学习：趋势、观点和前景Abstract  Machinelearningaddressesthequestionofhowtobuildcomputersthatimproveautomaticallythroughexperience.It
大数据机器学习实验室·2022-11-21 19:53

[论文翻译] Machine learning: Trends, perspectives, and prospects

[论文题目]：Machinelearning:Trends,perspectives,andprospects[论文来源]：Machinelearning:Trends,perspectives,andprospects
大数据机器学习实验室·2022-11-21 19:53

【论文翻译】Machine learning: Trends, perspectives, and prospects_2

论文题目：Machinelearning:Trends,perspectives,andprospects翻译人：BDML@CQUT实验室Machinelearning:Trends,perspectives
大数据机器学习实验室·2022-11-21 19:53

[论文翻译] Machine learning:Trends, perspectives, and prospects

论文题目：Machinelearning:Trends,perspectives,andprospects论文来源：Machinelearning:Trends,perspectives,andprospects
大数据机器学习实验室·2022-11-21 19:23

【论文翻译】Machine learning:Trends, perspectives, and prospects

论文题目：Machinelearning:Trends,perspectives,andprospects论文来源:Machinelearning:Trends,perspectives,andprospects
大数据机器学习实验室·2022-11-21 19:22

【论文翻译】Machine learning: Trends,perspectives, and prospects

论文题目：Machinelearning:Trends,perspectives,andprospects论文来源：Machinelearning:Trends,perspectives,andprospects
大数据机器学习实验室·2022-11-21 19:22

视觉里程计3（SLAM十四讲ch7）-PnP

PnP3D2DPnP问题PnP为Perspective-n-Point的简称，是求解3D到2D点对的运动的方法:即给出n个3D空间点及其投影位置时，如何求解相机的位姿。
赤豆几维·2022-11-21 09:23

OpenCV-Python投影透视变换函数getPerspectiveTransform及warpPerspective详解

☞░老猿Python博文目录：https://blog.csdn.net/LaoYuanPython░一、getPerspectiveTransform函数getPerspectiveTransform
LaoYuanPython·2022-11-20 21:36

高光谱图像端元提取——vertex component analysis（VCA/python）

在高光谱图像中，VCA是一种常用的端元提取方法，算法来源：“VertexComponentAnalysis:AFastAlgorithmtoUnmixHyperspectralData”submitedtoIEEETrans.Geosci.RemoteSensing
Leon嘞·2022-11-20 20:30

cv2.error: OpenCV(4.2.0) /io/opencv/modules/imgproc/src/imgwarp.cpp:3391

error:(-215:Assertionfailed)src.checkVector(2,CV_32F)==4&&dst.checkVector(2,CV_32F)==4infunction'getPerspectiveTransform
BurningSilence·2022-11-20 20:35

图像处理-002图像的几何变换

图像处理-002图像的几何变换图像存在诸如放大、缩小、平移、旋转等变换形式，放大、缩小变换通过resize函数实现的，而平移、旋转通过cv.warpAffine和cv.warpPerspective实现的
yy9991818·2022-11-20 18:21

AIMR 固定收益推荐读物

目录AIMRSuggestedFixed-IncomeReadingsI.PerspectivesonInterestRatesandPricingofTraditionalFixed-IncomeSecurities
weixin_30455067·2022-11-20 16:34
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