因此，使用水下图像增强（UIE）方法获取清晰的水下图像通常被认为是与视觉相关的水下任务的一个重要前提条件。...为了提升水下目标检测（UOD）的性能，研究行人通常会利用水下图像增强（UIE）技术作为初步步骤来提高图像质量。例如，姜等人使用了WaterNet来增强水下图像质量，随后提高了检测性能。...III Proposed Method Problem Definition 作者提出的研究框架旨在同时有效地实现水下图像增强（UIE）和水下目标检测（UOD）。本研究中用于训练的数据集定义如下。...为了实现实时检测并保持轻量级架构，作者采用了经典的一阶段目标检测器YOLOv5 ，其中整合了CSPDarkNet53 作为 Backbone 网络。...在UIE任务的情况下，通过使用未配对的现实水下图像 D_{ur} 进行训练，利用真实水下图像中的知识，以提高其在处理真实世界场景的能力。
选自arXiv 机器之心编译 参与：蒋思源、刘晓坤 近日，Science报道有研究者开发出能够解读人类大脑的深度学习算法，他们利用CNN建模视觉皮层信号与图像来构建强大的表征系统，该研究分别使用CNN建模了大脑的编码与解码阶段...然后再利用擅长处理图像的人工神经网络（CNN）学习如何将视频图像和视觉皮层的活动信号连接起来。 构建模型并训练后，志愿者在观看额外的视频时，算法预测的活跃区域和几十个实际活跃的区域都有相关性。...它还能帮助科学家可视化视觉皮层某块区域正在处理的特征是什么。此外，还有另一个网络解码神经信号：即根据参与者的大脑活动，算法可以预测他正看到的目标类别是什么（15 个类别可达到 50% 的准确度）。...论文地址：https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/1608/1608.03425.pdf 摘要：大脑如何表征外部世界的视觉信息？...利用这种泛化性能可以将该编码模型用于预测和分析皮质反应和大量自然图片、视频之间的关系，这远远超越当前可行的实验方法。
宾夕法尼亚大学 论文名称：EventGAN: Leveraging Large Scale Image Datasets for Event Cameras 原文作者：Alex Zihao Zhu 内容提要 与传统相机相比...在这项工作中，我们提出一种方法，使用卷积神经网络，利用现有的标记数据的图像-事件对，实现从图像到事件的生成。我们在图像和事件对上训练这个网络，使用一个对抗性鉴别器损失和循环一致性损失。...循环一致性损失利用一对预先训练的自监督网络，这些网络利用事件进行光流估计和图像重建，并约束我们的网络生成事件，从而使这两个网络都能得到准确的输出。...经过全面的端到端训练，我们的网络从图像中学习事件生成模型，而不需要对场景中的运动进行精确建模，通过基于建模的方法表现出来，同时也隐式建模事件噪声。...利用该模拟器，我们利用来自大规模图像数据集的模拟数据，训练了一对从事件中检测目标和2D人体姿态估计的下游网络，并展示了该网络泛化到真实事件数据集的能力。 主要框架及实验结果 ? ? ? ? ? ?
这得益于热红外识别的系统的两个重要的优势： 1. 对于温度敏感，红外图像的成像利用了物体的热辐射，所以可以反映出物体的温度，这一特性对于人体的非接触式测温具有重要的应用。 2....另外，为了实现物理攻击，红外图像不能像可见光图像一样，直接通过激光打印机打印到一张纸上。因此，如何在物理世界中显示特定的图案是一件困难的事情。...研究方法 既然不能用「打印」的方式实现热图像，这时候作者另辟蹊径。可否利用发热物体本身的热图作为基本模块，然后去优化模块的位置。作者于是考察了多种电子元件，包括二极管，电阻等等。...而当数字世界验证好以后，就可以通过小灯泡将此图案在物理世界中实现，从而达到在物理世界中攻击红外行人检测器的目的。 实验结果 思路明确了，那么实验的效果如何呢？...以下左图是实际制造出来的装有小灯泡的板子，而右图是这个板子的红外热图像与模拟的数字图像的对比。 作者招募了若干名志愿者，在相同的环境下，测试优化后的小灯泡板子对红外行人检测器的对抗效果。
例如以下两个相似证件的模板，若以其中一幅图像为模板，并给出相应的位置，可以给出其他相似图像进行定位相对应的位置，如下图所示，其中除了标题和样式一样，内容确是不同的，这个时候就可以利用SURF进行特征点匹配...Hession矩阵就是利用二阶微分来进行斑点检测，其矩阵如下： ? 2、Hession矩阵与盒子滤波器 在图像中的Hession矩阵如下： ? 它们的三维图和灰度图如下所示： ?...在OpenSURF的实现源码中采用的是另外一种方式，通过点旋转公式，把点旋转到主方向上并进行最近邻插值的对应点，公式如下： ?...这里筛选采用两个特征值，如下图所示，每两两特征点之间有个向量，向量与向量的夹角作为一个特征值，向量与向量之间的模比值作为另一个特征值，就可以进行聚类筛选： ? 筛选结果如下所示： ?...遗传算法如何模拟大自然的进化？ 6. 没有公式如何看懂EM算法？ 7. Python实现KNN算法 8. 基础聚类算法：K-means算法 9. 集成学习算法----Adaboost 10.
SIFT简介 1.1 算法提出的背景： 成像匹配的核心问题是将同一目标在不同时间、不同分辨率、不同光照、不同位姿情况下所成的像相对应。...传统的匹配算法往往是直接提取角点或边缘，对环境的适应能力较差，急需提出一种鲁棒性强、能够适应不同光照、不同位姿等情况下能够有效识别目标的方法。...利用不同尺度的高斯差分核与图像卷积生成。 ? 下图所示不同σ下图像尺度空间： ? 关于尺度空间的理解说明： 2kσ中的2是必须的，尺度空间是连续的。...图左部分的中央为当前关键点的位置，每个小格代表关键点邻域所在尺度空间的一个像素，利用公式求得每个像素的梯度幅值与梯度方向，箭头方向代表该像素的梯度方向，箭头长度代表梯度模值，然后用高斯窗口对其进行加权运算...为了排除因为图像遮挡和背景混乱而产生的无匹配关系的关键点,Lowe提出了比较最近邻距离与次近邻距离的方法,距离比率ratio小于某个阈值的认为是正确匹配。
单目标模板匹配 这里的模板匹配的方法其实并不复杂，利用目标的边缘信息用于搜索目标图像的模板所在位置。...先上模板图像，利用一定的方法提取模板图像的边缘，提取边缘中做了一定的优化，如最大值抑制，双滞滤波器等等，使得边缘信息足够精确，提取出的边缘图像与模板图像放一起好对比。...这里需要提取目标图像的梯度图，先分别提取水平和垂直的梯度图像，在计算出梯度的模的图像： ? 好了，目标图像的梯度信息有了，模板图像的边缘信息也有了，这时候可以进行简单的单目标模板匹配了。...这里利用如下公式进行模板匹配： ? 也就是在目标梯度图像中逐像素进行搜索，利用NCC匹配度进行判断，大于一定的匹配度，我们就认为这个就是模板图像，找到最大的匹配度，单目标匹配就完成了。...多目标模板匹配 有了之前的基础，这里要说说多目标模板匹配，目标图像中很有可能出现需要匹配的目标处于旋转一定角度的，就是说，目标与模板的摆放角度并不相同，如下图所示： ?
为了解决待匹配图像对中目标的大形变和灰度 分布呈各向异性问题，陆雪松等人［32］将两幅图像的 联合 Ｒenyi α -entropy 引入多维特征度量并结合全 局和局部特征，从而实现非刚性匹配。...为了解决 MSLD 对尺度变化敏感问题，文献［54］将 区域仿射变换和 MSLD 相结合，利用核线约束确定 匹配图像对应的同名支持域，并对该支持域进行仿 射变换以统一该区域大小，实现不同尺度图像上直 线的可靠匹配...模板匹配： 模板匹配是指给定一个模板( 通常是一块小图像区域) ，在目标图像中寻找与模板对应区域的方法，被广泛应用于目标跟踪、目标检测及图像拼接等领域。...由于 DDIS 对每个滑动窗口单独计算 NN 匹配且滑 动窗口的计算效率较低，导致模板在与较大尺寸的 目标图像进行匹配时，处理时间较长。...与 DDIS 基于目 标图像窗口点不同，DIWU 计算整幅目标图像点在 模板中的最近邻匹配点，若多个像素的 NN 匹配点 相同，则像素的置信分数就低，匹配的正确性就低。
三.R的应用 上一步中得到了R之后，我们需要的便是将R尝试应用在我们的目标人脸上，在这里可以尝试将R直接乘在我们的无表情基础人脸上，然后很自然的，由于R是有表情与无表情的比值，所以无表情脸乘上...将变形后的R矩阵点乘到目标人脸上后，再将目标人脸缩放转化回原来的样子，在运算中可能需要用到类型转换，直接使用double()和uint8()进行转换即可，不要使用图像类型的转换，这是因为我们不是要转换图像的格式...目前的想法是对图像进行切割，将需要计算皱纹人脸进行分块，然后将每一块的坐标附近稍大一点的范围作为无皱纹人脸的矩阵范围进行提取，提取出来的矩阵来作为搜索范围与刚才的小块使用normxcorr2进行互相关计算...，然后得到互相关矩阵中绝对值的最大值，将此最大值作为此块矩阵的总相关性并用其与1相减。...然后得到的R矩阵我再简单地利用roipoly进行了裁剪，最终得到的R矩阵直接显示得到的是这样的(由于各种原因我没有减去其耳朵部分，所以效果不好)，但是可以看出来效果已经比一开始好了很多了。 ?
例如以下两个相似证件的模板，若以其中一幅图像为模板，并给出相应的位置，可以给出其他相似图像进行定位相对应的位置，如下图所示，其中除了标题和样式一样，内容确是不同的，这个时候就可以利用SURF进行特征点匹配...Hession矩阵就是利用二阶微分来进行斑点检测，其矩阵如下： ? 2、Hession矩阵与盒子滤波器 在图像中的Hession矩阵如下： ? 它们的三维图和灰度图如下所示： ?...使用不同的模板尺寸，便形成了多尺度斑点响应的金字塔图像，利用这一金字塔图像，就可以进行斑点响应极值点的搜索。...在OpenSURF的实现源码中采用的是另外一种方式，通过点旋转公式，把点旋转到主方向上并进行最近邻插值的对应点，公式如下： ?...这里筛选采用两个特征值，如下图所示，每两两特征点之间有个向量，向量与向量的夹角作为一个特征值，向量与向量之间的模比值作为另一个特征值，就可以进行聚类筛选： ? 筛选结果如下所示： ?
8 位 AVR 板子的功能。...该项目具有以下核心优势： 提供硬件抽象层 (HAL)，为所有目标平台提供统一 API，使得代码能够直接与硬件时钟交互。 支持多种不同类型的主控板，并且保持单一代码库适用于各种设备。...它旨在提供高效、用户友好和可定制的文件管理体验。 具有全面的异步支持：所有 I/O 操作都是异步进行，CPU 任务分布在多个线程上，充分利用了可用资源。...内置对多种图像协议 (包括 Überzug++) 的支持 内置代码高亮和图像编码功能，并结合预缓存机制，极大加速了图像加载以及普通文件加载过程 与 fd，rg，fzf，zoxide 等工具集成 类似 Vim...该项目具有以下核心优势和关键功能： 版本控制：与主要 Godot Engine 存储库相同，使用分支版本控制。 兼容性：兼容不同版本的 Godot 引擎，并提供特定标签以匹配稳定发布版。
SIFT算法可以解决的问题： 目标的自身状态、场景所处的环境和成像器材的成像特性等因素影响图像配准/目标识别跟踪的性能。而SIFT算法在一定程度上可解决： 1. ...尺度空间理论的基本思想是：在图像信息处理模型中引入一个被视为尺度的参数，通过连续变化尺度参数获得多尺度下的尺度空间表示序列，对这些序列进行尺度空间主轮廓的提取，并以该主轮廓作为一种特征向量，实现边缘、角点检测和不同分辨率上的特征提取等...尺度空间中各尺度图像的模糊程度逐渐变大，能够模拟人在距离目标由近到远时目标在视网膜上的形成过程。 尺度空间满足视觉不变性。...对于在DOG金字塔中检测出的关键点点，采集其所在高斯金字塔图像3σ邻域窗口内像素的梯度和方向分布特征。梯度的模值和方向如下： ?...为了增强匹配的鲁棒性，只保留峰值大于主方向峰值80％的方向作为该关键点的辅方向。因此，对于同一梯度值的多个峰值的关键点位置，在相同位置和尺度将会有多个关键点被创建但方向不同。
三 形状特征 （一）特点：各种基于形状特征的检索方法都可以比较有效地利用图像中感兴趣的目标来进行检索，但它们也有一些共同的问题，包括：①目前基于形状的检索方法还缺乏比较完善的数学模型；②如果目标有变形时检索结果往往不太可靠...（4）形状不变矩法 利用目标所占区域的矩作为形状描述参数。...Ⅱ 基于小波和相对矩的形状特征提取与匹配 该方法先用小波变换模极大值得到多尺度边缘图像，然后计算每一尺度的 7个不变矩，再转化为 10 个相对矩，将所有尺度上的相对矩作为图像特征向量，...空间关系特征的使用可加强对图像内容的描述区分能力，但空间关系特征常对图像或目标的旋转、反转、尺度变化等比较敏感。另外，实际应用中，仅仅利用空间信息往往是不够的，不能有效准确地表达场景信息。...其基本思想是利用某种几何模型或结构来表示物体的结构和形状，并通过提取某些物体特征，在模型和图像之间建立起对应关系，然后通过几何或者其它方法实现物体空间姿态的估计。
本次主要为小伙伴们讲解，如何求取关键点的位置和方向。 空间极值点（即关键点）检测 关键点是由DOG空间的局部极值点组成的，关键点的初步探查是通过同一组内各DoG相邻两层图像之间比较完成的。...2.2.1、关键点精确定位 离散空间的极值点并不是真正的极值点，下图显示了二维函数离散空间得到的极值点与连续空间极值点的差别。利用已知的离散空间点插值得到的连续空间极值点的方法叫做子像素插值。 ?...*xi = x[2]; *xr = x[1]; *xc = x[0]; } 3、关键点方向分配 为了使描述符具有旋转不变性，需要利用图像的局部特征为给每一个关键点分配一个基准方向。...梯度的模值和方向如下： ? L为关键点所在的尺度空间值，按Lowe的建议，梯度的模值m(x,y)按 σ=1.5σ_oct 的高斯分布加成，按尺度采样的3σ原则，领域窗口半径为 3x1.5σ_oct。...3.2、特征点主方向的确定 方向直方图的峰值则代表了该特征点处邻域梯度的方向，以直方图中最大值作为该关键点的主方向。为了增强匹配的鲁棒性，只保留峰值大于主方向峰值80％的方向作为该关键点的辅方向。
举个例子，在常规目标检测，模型能做的就是框出需要的物体，至于这个物体的位置关系、状态等等都是难以理解的。但是在视觉定位任务中，文本与图像需要相互融合，以令模型更深地理解数据。...对于这类视觉定位任务，传统做法采用先检测再匹配的两阶段式思路，即先把每一个目标检测出来再判断它们跟文本特征描述是否匹配。...而在高盛华团队的方案中，不仅要找出对应的目标，也希望刻画目标与目标之间的关系，比如「斑马前面的长颈鹿」。...如何利用它们，就需要对比损失等自监督学习方法，在海量的天然数据中训练模型。」...以图片维度的画质与美学分类为例，如何利用单模型评估画质美学是业界和学界公认的难题。人们对美的理解主观且多元素，因此它也是一个多模态问题，其数据标注和模型拟合都比较难。
模板模因 本文假设基于检索的方法应该允许我们将基模板与真实环境中的模因相匹配，允许我们通过考虑与基模板相连接的文本，如KYMKB中的about部分，来访问有关新模因的信息。...通过将KYMKB模板与数据集训练的模因匹配，我们可以将该标签分配给该模板的任何其他实例，即该数据集测试分割中的一个新的模因。 注入模因知识 TLC的第一步是编码所有的模因模板和可选的示例。...如果我们发现在训练过程中没有看到模板，我们会退回到训练数据中最频繁的标签(参见图5中的(3))。 超参数 当使用TLC时，我们可以选择忽略模因本身，将模板的about部分与新模因的OCR文本匹配。...通过故意过度拟合大多数类别，TLC是与花销更大的方法相比具有竞争力。这表明了模因模板的力量，但从设计上看，TLC无法解释新颖的模板，而是利用了模因数据集的创建方式。...TLC在某种意义上，通过利用泄露的信息进行欺骗;它还没有学会解释模因，而是正在利用被忽视的模板信号。 模因里面有什么？ 模因不仅仅是图像，有时也有文本。
其中，如何选取合适的特征进行匹配是配准的关键所在。一些常用的配准方法1.基于像素的方法采用一种互相关统计的方法，涉及到查找图像中模式的位置与方向，是相似性与匹配度的度量。...图像匹配与图像配准的区别：图像匹配（image matching）通过对影像内容、特征、结构、关系、纹理及灰度等的对应关系，相似性和一致性分析，寻求相同影像目标的方法。...基于图像矩的配准定位方法：对基准图像和待配准图像进行特征提取预处理，采用质心主轴法完成两幅图像特征之间的匹配，建立图像之间的配准映射关系，利用仿射变换对待配准图像进行图像变换实现图像配准定位。...尺度空间理论早在1962年提出，主要思想是通过对原始图像进行尺度变换，获得图像多尺度下的尺度空间表示序列，对这些序列进行尺度空间主轮廓的提取，并以该主轮廓作为一种特征向量，实现边缘、角点检测和不同分辨率上的特征提取等...图像匹配是指在一幅图像库中，找到与输入图像最相似的图像。基于CNN特征的图像匹配方法，是利用卷积神经网络提取图像特征，再利用这些特征进行图像匹配。
本编利用Qt实现一个网络摄像头功能，包含一个服务端和一个客户端，服务端用于将USB摄像头转换为一个IP摄像头，当有客户端连接时，将其捕获到的图像通过TCP发送出去；客户端运行在Linux板子上，用于查看摄像头的实时画面...下面就来看一下Qt中如何实现TCP Socket通信。...1.1 QTcpSocket与QTcpServer QTcpSocket，在Qt中，Socket被封装成了QTcpSocket，可以用它实现TCP客户端的功能，以及服务端接收到客户端后，对客户端的处理...QTcpServer，对于TCP服务端的功能，可以使用QTcpServer来完成。 这里整理Qt中TCP Socket的使用方法，配合Qt的信号与槽机制，即可实现服务端/客户端数据的收发处理。...4 总结 本篇介绍了如何用Qt实现一个网络摄像头功能，通过服务端将USB摄像头转换为一个IP摄像头，Linux板子中的客户端来连接服务器，将摄像头的实时画面显示出来。
例如，网页通常 不仅包含文本描述，还包含与之匹配的图像或视频。...这些不同类型的数据被称为多模态数据，表现出模 态间异构特性并具有广泛的应用，如图 1 所示，互 联网与社交媒体涌现的大规模多模态数据可以用于 进行主题检测、信息推荐、检索等。...因此，跨模态检索的挑战在于如何度量不同模 态数据之间的内容相似性，也称之为异质鸿沟问题 （heterogeneity gap）。...第二章给出深度跨模 态检索的分类依据与方法。第三章介绍不同类别下 代表性的深度跨模态检索算法与其区别。第四章给 出广泛使用的基准跨模态数据库。第五章进行讨论 与未来展望。最后，第六章对本文进行总结。...度量学习引入度量函数或者深度神经网络构建 数据间相似性与非相似性关系，其主要目标为相似 样本在共同表示空间具有较小距离而非相似样本具 有较大距离。
1、视频监控 上次博主在 imx6ull 板子上做了韦东山老师的视频监控项目，并且写了两篇文章，如下： 手把手教你视频监控之 MJPG-Streamer 方案 视频监控之 ffmpeg + nginx...+ rtmp/httpflv 这次博主买了讯为 RK3399 板子，RK3399 比 imx6ull 强很多，因此博主趁着周末又花几小时操作了一遍，看看视频编解码能力 RK3399 有多强。...imx6ull 从 USB 摄像头采集数据，编码后放到 nginx 服务器，拉流端再拉流，需要 40 秒，RK3399只需要 8 秒，因此 RK3399 的视频编解码能力是 imx6ull 的五倍！...2、图像识别和目标检测 图像分类：http://mpvideo.qpic.cn/0bc3xaabeaaa7eahqli3f5rfbogdck4aaeqa.f10002.mp4?...Android 系统的开发板。
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