本文提出了一种基于生长的棋盘格角点检测方法，可以自动检测并识别棋盘格角点。该方法通过定义两种不同的角点原型，利用非极大值抑制来精细化角点位置，并优化能量函数来生长出更多的棋盘格。实验证明，该方法可以有效地检测出各种尺度和旋转角度的棋盘格，对于不同纹理和遮挡情况的棋盘格也有着较好的鲁棒性。
在32. 镜头、曝光，以及对焦（下）中，我给你介绍了各种各样的相机镜头，也介绍了视场角（FOV）这个概念。现在咱们手机上的主摄像头一般FOV是七、八十度左右，有的更小一些。但人类的视觉系统FOV可以达到
光流的概念是Gibson在1950年首先提出来的。它是空间运动物体在观察成像平面上的像素运动的瞬时速度，是利用图像序列中像素在时间域上的变化以及相邻帧之间的相关性来找到上一帧跟当前帧之间存在的对应关系，从而计算出相邻帧之间物体的运动信息的一种方法。一般而言，光流是由于场景中前景目标本身的移动、相机的运动，或者两者的共同运动所产生的。
（1）亮度恒定，就是同一点随着时间的变化，其亮度不会发生改变。这是基本光流法的假定（所有光流法变种都必须满足），用于得到光流法基本方程；
前面已经提及 goodFeaturesToTrack() 提取到的角点 只能达到像素级别，获取的角点坐标是整数，但是通常情况下，角点的真实位置并不一定在整数像素位置，因此为了获取更为精确的角点位置坐标，需要角点坐标达到亚像素（subPixel）精度。这时，我们则需要使用cv::cornerSubPix()对检测到的角点作进一步的优化计算，可使角点的精度达到亚像素级别。
三维模型重建的流程： 三维点云获取——几何结构恢复——场景绘制 三维点云获取： 1.激光雷达 2.微软Kinect 有效距离比较短 3.单目多视角 ：几乎很难实时 4.双目立体视觉
对于角点匹配算法的研究本文主要采用Harris算法提取图像中的角点，通过相似测度得到粗匹配点集，然后简单分析了两种提纯匹配点的简单聚类法和视差梯度约束法。 1. Harris算法角点检测 人眼对角点的识别通常是在一个局部的小区域或小窗口完成的。如果在各个方向上移动这个特征的小窗口，窗口内区域的灰度发生了较大的变化，那么就认为在窗口内遇到了角点。如果这个特定的窗口在图像各个方向上移动时，窗口内图像的灰度没有发生变化，那么窗口内就不存在角点；如果窗口在某一个方向移动时，窗口内图像的灰度发生了较大的变化，而在另一
本文详细论述了四个特征点检测算法：Harris, SIFT，SURF以及ORB的思路步骤以及特点，分析了它们的局限性，并对几个重要问题进行了探讨。
在机器学习中，损失的线性组合无处不在。虽然它们带有一些陷阱，但仍然被广泛用作标准方法。这些线性组合常常让算法难以调整。
作者戴金艳，公众号：计算机视觉life， 编辑部成员.首发原文链接计算机视觉方向简介 | 图像拼接
在计算机视觉中，图像特征是指从图像中提取出的一些有意义的信息，如边缘、角点、颜色等。通过对图像特征的提取，可以将图像转换为可处理的数字形式，从而使计算机能够理解和处理图像。
https://blog.csdn.net/coming_is_winter/article/details/72850511 https://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/7929348/
机器学习（ML）是人工智能（AI）和计算机科学的一个子领域，主要是利用数据和算法来模仿人的学习方式，逐步提高其准确性。使用这个树状图作为指南，以确定使用哪种ML算法来解决你的AI问题。
根据使用的图像信息不同，可分为： 稀疏直接法：只处理稀疏角点或关键点 稠密直接法：使用所有像素 半稠密直接法：使用部分梯度明显的像素
接上篇内容，继续对CALTag源码进行详细剖析~ 3、 角点检测 为了方便说明，在此将一个自识别标记，也就是上一步骤保留的连通区域，称为一个quad。下面分析一下如何检测quad的四个角点。
就目前视觉SLAM的引用来区分，分为基于特征法的和直接法的视觉SLAM。上一篇文章（https://zhuanlan.zhihu.com/p/108298657）中分析了特征法和直接法之间的对比关系。以下全篇均在分析基于视觉+IMU的视觉SLAM，即VINS。
Harris角点检测与Shi-Tomasi角点检测都是经典的角点特征提取算法， 但两者在API的使用上有出入（详见文中代码或GitHub项目）；
第一，对于神经网络来说，网络的每一层相当于f(wx+b)=f(w'x)，对于线性函数，其实相当于f(x)=x，那么在线性激活函数下，每一层相当于用一个矩阵去乘以x，那么多层就是反复的用矩阵去乘以输入。根据矩阵的乘法法则，多个矩阵相乘得到一个大矩阵。所以线性激励函数下，多层网络与一层网络相当。比如，两层的网络f(W1*f(W2x))=W1W2x=Wx。
知乎上看到一个话题—— 目前火热的 Deep Learning 会灭绝传统的 SIFT / SURF 特征提取方法吗？ ---- 由于之前研究过SIFT和HOG这两种传统的特征提取方法，故本篇文章先对SIFT和HOG作一综述，并比较二者优缺点。之后，将SIFT和HOG同神经网络特征提取做一对比，浅谈对上述问题的看法。如果能写得快一些，再简单介绍其他几种传统的特征提取的方法——SURF、ORB、LBP、HAAR等等。 ---- 目录 [1] SIFT（尺度不变特征变换） [2] HOG（方向梯度直方图）
本文介绍了线性回归中高斯假设的意义和作用，以及如何利用最小二乘法求解线性回归参数。通过梯度下降法优化参数，可以找到使损失函数最小的参数。
batch字面上是批量的意思，在深度学习中指的是计算一次cost需要的输入数据个数。
我们说到，机器学习中主要的两个任务就是回归和分类。如果读者有高中数学基础，我们很容易回忆到我们高中学习过的一种回归方法——线性回归。我们将这种方法泛化，就可以得到机器学习中的一种常见模型——线性模型，线性模型是监督学习的一种。
本文介绍了神经网络在计算机视觉领域的应用，特别是在图像分类、目标检测和图像生成任务中取得了显著的成果。这些成果得益于神经网络架构和训练方法的改进，以及更大、更多样化的数据集。同时，还讨论了神经网络在计算机视觉领域中的不平衡问题，以及如何解决这些问题。
【新智元导读】深度学习力量强大，但无论是理论研究者还是实际从业者，了解深度学习的局限也是十分重要的。耶路撒冷希伯来大学的一组研究人员，其中有两位任职于 Mobileye，发表了论文及演讲，介绍了深度学习４个常见问题，这些都是基于梯度的算法可能失败或很难解决的，特别是因为几何原因。 近年来，深度学习已经成为了大量应用转型的解决方案，经常有“超越最好水平”的性能出现，但是，对于理论研究者和实践者来说，获得对一般深度学习方法和算法的更深度的理解，是极其重要的。我们描述了四种简单的问题，每一种问题，深度学习中经常使
从How-Old.net说起 大家是否玩过How-Old.net呢？ 这个网站能够推测出相片中人物的年龄与性别~ 好神奇~想知道它是如何实现的吗？ 在它的背后，使用了人脸识别、 机器学习、
检测是计算机视觉任务中的主要任务之一，而且应用很广泛。检测技术可以帮助人类检测那些容易被肉眼忽略的错误；也可以”帮助“自动驾驶汽车感知空间信息。无疑自动化的检测技术的广泛应用将为我们带来效率与安全。
Harris opencv 的对应代码 cv2.cornerHarris(src, blockSize, ksize, k[, dst[, borderType]]) 参数类型 src – 输入灰度图像，float32类型 blockSize – 用于角点检测的邻域大小，就是上面提到的窗口的尺寸 ksize – 用于计算梯度图的Sobel算子的尺寸 k – 用于计算角点响应函数的参数k，取值范围常在0.04~0.06之间
编译 / 刘小芹 弗格森 转自 / 新智元（微信号：AI_era） 原文网址 / simons.berkeley.edu 近年来，深度学习已经成为了大量应用转型的解决方案，经常有“超越最好水平”的性能出现，但是，对于理论研究者和实践者来说，获得对一般深度学习方法和算法的更深度的理解，是极其重要的。我们描述了四种简单的问题，每一种问题，深度学习中经常使用的基于梯度的算法通常都是失败的，至少也会面临显著的困难。通过具体的实验，我们勾勒出了这些失败，并提供了用于解释这些失败形成原因的理论分析，最后，给出可能
单目视觉SLAM可以根据其前端视觉里程计或是后端优化的具体实现算法进行分类：前端可以分为特征点法与直接法，后端可以分为基于滤波器和基于非线性优化。其中在后端上目前已经公认基于非线性优化的方法在同等计算量的情况下，比滤波器能取得更好的结果。而前端的两种方法则各有优劣。
1.直方图：一幅图像由不同灰度值的像素组成，图像中灰度的分布情况是该图像的一个重要特征。图像的灰度直方图就描述了图像中灰度分布情况，能够很直观的展示出图像中各个灰度级所占的多少。图像的灰度直方图是灰度级的函数，描述的是图像中具有该灰度级的像素的个数：其中，横坐标是灰度级，纵坐标是该灰度级出现的频率。
AI 科技评论按：神经网络的优化本质上是一个非凸问题，而简单的基于梯度的算法在实践中似乎总是能够解决这类问题。这种现象是深度学习的核心支柱之一，而目前有许多理论科学家家正试图解开这个谜：为什么基于梯度的方法能够在深度学习的优化中行之有效。
上次提到了事件相机的数据集和运行平台，这次我们运行第一个实例，从简单的入手：角点检测。
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍什么是主成分分析法PCA。
如果直接使用线性回归的MSE会让逻辑回归的代价函数变成非凸函数，这样就会导致有非常多的局部最优值，导致梯度下降法失效。所以引入了交叉熵损失函数来替代线性回归的MSE(均方误差)
heatmap将一系列的数值映射到一个颜色梯度中，是最常用的图表之一。在circos中，通过plot这个block进行设置。
基于均方误差最小化来进行模型求解的方法称为“最小二乘法(least square method)它的主要思想就是选择未知参数，(a5，b5)(a3，b3)(a1，b1)(a4，b4)(a2，b2)使得理论值与观测值之差的平方和达到最小。
上一期，我们一起学习了TensorFlow的基础知识，以及其在线性回归上的初体验，该期我们继续学习TensorFlow方面的相关知识。学习的路上，我们多多交流，共同进步。本期主要内容如下： 梯度下降TF实战 模型保存和恢复 TensorBoard可视化 模块与共享变量 一. 梯度下降TF实战 这里我们一起看下TensorFlow在梯度下降中的使用，通过TensorFlow来寻找使得损失函数最小化的系数，我们之前一起学过梯度下降方面的知识，这里不在赘述，可公众号回复“机器学习”进行查看。这里，我们从直接计算和
到目前为止，我们已经将机器学习模型和他们的训练算法大部分视为黑盒子。 如果你经历了前面系列的一些操作，如回归系统、数字图像分类器，甚至从头开始建立一个垃圾邮件分类器，这时候你可能会发现我们只是将机器学习模型和它们的训练算法视为黑盒子，所有这些都不知道它们是如何工作的。 但是，了解事情的工作方式可以帮助我们快速找到合适的模型，以及如何使用正确的机器学习算法，为您的任务提供一套完美的超参数。 在本篇文章中，揭开它们的面纱，一睹芳容，我们将讨论以下内容： 线性回归参数模型的求解 多项式回归和学习曲线 正则化的线性
论文: RepPoints V2: Verification Meets Regression for Object Detection
在用梯度下降法求解优化问题时，最重要的操作就是计算目标函数的梯度。对于一些比较复杂的机器学习模型，如深度神经网络，目标函数的梯度公式也非常复杂，很容易写错。因此，在实际应用中，写出计算梯度的代码之后，通常需要验证自己写的代码是否正确。
哲学要回答的基本问题是从哪里来、我是谁、到哪里去，寻找答案的过程或许可以借鉴机器学习的套路：组织数据->挖掘知识->预测未来。组织数据即为设计特征，生成满足特定格式要求的样本，挖掘知识即建模，而预测未
导语：本篇内容主要是面向机器学习初学者,介绍常见的机器学习算法，当然,欢迎同行交流。 哲学要回答的基本问题是从哪里来、我是谁、到哪里去，寻找答案的过程或许可以借鉴机器学习的套路：组织数据->挖掘知
如今（2023年）大模型的参数量巨大，即使将batch_size设置为1并使用梯度累积的方式更新，也仍然会OOM。原因是通常在计算梯度时，我们需要将所有前向传播时的激活值保存下来，这消耗大量显存。还有另外一种延迟计算的思路，丢掉前向传播时的激活值，在计算梯度时需要哪部分的激活值就重新计算哪部分的激活值，这样做倒是解决了显存不足的问题，但加大了计算量同时也拖慢了训练。
本篇内容主要是面向机器学习初学者,介绍常见的机器学习算法，当然,欢迎同行交流。 哲学要回答的基本问题是从哪里来、我是谁、到哪里去，寻找答案的过程或许可以借鉴机器学习的套路：组织数据->挖掘知识->预
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梯度：在向量微积分中，标量场的梯度是一个向量场。标量场中某一点上的梯度指向标量场增长最快的方向，梯度的长度是这个最大的变化率。更严格的说，从欧几里得空间Rn到R的函数的梯度是在Rn某一点最佳的线性近似。在这个意义上，梯度是雅可比矩阵的一个特殊情况。 在单变量的实值函数的情况，梯度只是导数，或者，对于一个线性函数，也就是线的斜率。
互联网的出现和普及给用户带来了大量的信息，满足了用户在信息时代对信息的需求，但随着网络的迅速发展而带来的网上信息量的大幅增长，使得用户在面对大量信息时无法从中获得对自己真正有用的那部分信息，对信息的使用效率反而降低了，形成了信息过载（informationoverload）的问题。 达观数据解决信息过载有几种手段：一种是搜索，在用户有明确的信息需求时，将意图转换为几个简短的关键字，将关键字提交到相应的搜索引擎，搜索引擎从海量的信息库中检索出相关信息返回给客户；另一种是推荐，根据用户喜好推送个性化的结果。
作者 | 听星的朗瑞 责编 | 王晓曼 出品 | CSDN博客 题图 | 东方IC
点击上方“专知”关注获取更多AI知识! 【导读】Google DeepMind在Nature上发表最新论文，介绍了迄今最强最新的版本AlphaGo Zero，不使用人类先验知识，使用纯强化学习，将价值网络和策略网络整合为一个架构，3天训练后就以100比0击败了上一版本的AlphaGo。Alpha Zero的背后核心技术是深度强化学习，为此，专知有幸邀请到叶强博士根据DeepMind AlphaGo的研究人员David Silver《深度强化学习》视频公开课进行创作的中文学习笔记，在专知发布推荐给大家！（关注
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