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SSIM 的原理和代码实现
原文下载地址:https://ece.uwaterloo.ca/~z70wang/publications/ssim.pdf
SIGAI学习与实践平台
2019-05-30
17.5K4
SVD奇异值分解的数学涵义及其应用实例
SVD(Singular Value Decomposition, 奇异值分解)是线性代数中既优雅又强大的工具, 它揭示了矩阵最本质的变换. 使用SVD对矩阵进行分解, 能得到代表矩阵最本质变化的矩阵元素. 这就好比一个合数能表示为若干质数之积, 分解合数能得到表示该合数的质因数; 复杂周期信号可以表示为若干简单的正弦波和余弦波之和, 使用傅里叶变换能得到表示该信号的简单波; 复杂矩阵所代表的线性变换可由若干个简单矩阵所代表的线性变换组合起来, 使用SVD能找到这些简单矩阵. 本文由以下章节, 对SVD进行阐述:
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2019-05-29
1.1K0
论文复现:谷歌实时端到端双目系统深度学习网络stereonet
双目匹配可以得到环境中的三维深度信息,进而为机器人,无人车,VR等现实场景下的应用提供有力信息,在对安全验证比较高的人脸支付领域,三维人脸验证也正在逐渐取代安全性较低的二维人脸验证。近年来,深度学习双目系统匹配已经取得了很不错的进展,很多先进的网络性能已经超过传统方法。然而,深度学习双目系统匹配仍然在实用方面面临很多问题,其中一个问题便是无法做到推断实时。这点严重制约了双目匹配网络在实际中的应用。最近谷歌研究员提出了实时端到端双目系统深度学习小网络stereonet,推断速度达到60FPS,远超之前的方法。
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2019-04-09
4.3K0
自然场景文本检测识别技术综述
0629封面.jpg 番外 青蛇: 姐, 图像文本检测和识别领域现在的研究热点是什么? 白蛇: 白纸黑字的扫描文档识别技术已经很成熟,而自然场景图像文本识别的效果还不理想。倾斜字、艺术字、变形字、模
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2018-06-30
7.6K1
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