RGB-D显著检测 之 论文阅读

最近开始研究结合深度信息的图像<em>显著性</em><em>检测</em>方向的文章，特此记录一下。1. Salient Object Detection: A Survey这篇文章是可查到的最新的一篇<em>关于</em>图像<em>检测</em>的综述，是由程明明老师和Borji主写的。这两位也是显著<em>检测</em>届的大牛了。这篇综述前后有两个版本，据排版看，第一个版本计划投往PAMI的，<em>关于</em>深度学习和机器学习这部分写的不多；后一个版本是计划投往CVIU的，增添了一些<em>关于</em>...

基于深度融合的RGBD显著目标检测

<em>显著性</em><em>检测</em>是对人类在图像中的位置进行预测，近年来引起了相当大的研究兴趣。它是许多任务的重要预处理步骤，如图像分类、图像重定位和对象识别。与RGB<em>显著性</em><em>检测</em>不同的是，RGB的研究受到了大量的研究关注，而对RGBD的研究却很少。最近新兴的传感技术，如飞行时间传感器和微软Kinect，在捕获RGBD图像方面提供了卓越的性能和灵活性。<em>检测</em>RGBD的<em>显著性</em>已经成为许多应用的关键，如3D内容监控、检索和图像识

显著性检测数据集，ASD（MSRA1000），含有原图和标注图，可以直接使用

使用最多的<em>显著性</em>物体<em>检测</em><em>数据集</em>ASD，含有1000张原图和逐像素标注的显著图，可以直接使用。

显著性检测数据集简单介绍及下载链接

<em>显著性</em><em>检测</em>是计算机视觉的一个重要分支，而在深度学习的训练阶段、<em>显著性</em><em>检测</em>算法的评价阶段等都需要大量有标注信息的<em>数据集</em>。这里简单介绍以下几种<em>数据集</em>，并给出一些<em>数据集</em>下载的链接。        早期的<em>显著性</em><em>检测</em>研究是针对眼动图进行的。但是，眼动图是一些离散的人眼注视的空间点，不能表示出整个显著的区域，因此出现了窗口框标注的<em>显著性</em><em>检测</em><em>数据集</em>。然而，窗口框形式的<em>数据集</em>太过粗糙，逐像素标注的<em>显著性</em><em>检测</em>数据

【Salient Object Detection】显著性物体检测资料汇总

<em>显著性</em>物体<em>检测</em>

RGBD物体识别(1)--开篇

目标本文记录的RGBD物体识别，目标不是介绍现有的通用的物体识别技术，而是面向物流货物分拣领域的物体识别，旨在实现一个可以在限制条件下（实验室条件下）能够work的demo。 开发工具OpenCV PCL 系统框架简述1，基于点云物体分割。 2，基于分割结果，物体ROI提取。 3，基于Bag of Words物体识别。后续博文将会持续依次介绍以上组成部分。

一些显著性检测的数据库资料

今天来写一些，我在学习过程中用过的一些<em>显著性</em>或是目标<em>检测</em>方面的一些资料： １.一些常用的<em>显著性</em>数据库 ａ. ASD数据库：这个数据库包含有1000张图（MSRA1000）这个数据库来自于A two-stage approach to saliency detection inimages 该数据库的说明以及一些算法（IT, MZ, GB, SR, AC,IG ) 的结果可以在Frequenc

显著性检测数据集 ECSSD

<em>显著性</em><em>检测</em><em>数据集</em> ECSSD 包含原图和GT标注图 1000幅图像

视频显著性　论文研读

视频方面的论文关键词【辨析】：时空saliency视频<em>显著性</em>saliency map视频物体分割视频目标<em>检测</em>VID视频前景分割视频图像的动态目标图像分割方法读的相关论文和博客ILSVRC2016目标<em>检测</em>任务回顾——视频目标<em>检测</em>（VID）...

RGB-D深度图像介绍RGBD

RGBD = RGB +  Depth MapRGB ：RGB色彩模式是工业界的一种颜色标准，是通过对红(R)、绿(G)、蓝(B)三个颜色通道的变化以及它们相互之间的叠加来得到各式各样的颜色的，RGB即是代表红、绿、蓝三个通道的颜色，这个标准几乎包括了人类视力所能感知的所有颜色，是目前运用最广的颜色系统之一。 Depth Map：在3D计算机图形中，Depth Map（深度图）是包含与视点的场景对...

显著性检测数据集SOD&SED2;

<em>显著性</em><em>检测</em><em>数据集</em>SOD和SED2，其中包含SOD300张原始图片及GT标注图和SED2100张原始图片及GT标注图

显著性检测ASD（MSRA1000）数据集

<em>显著性</em><em>检测</em>ASD（MSRA1000）<em>数据集</em>，包含1000张原图，及对应的标注图。标注图与原图尺寸相一致。

图像显著性检测数据集SDE2、PASCAL-S百度云分享

文件中包括图像<em>显著性</em><em>检测</em><em>数据集</em>SDE2和PASCAL-S的原图和GT文件

显著性检测数据集 SED2

包含原图和GT标注图

显著性检测—HC（matlab版）

程明明老师Global contrast based salient region detection的HC部分的matlab实现，测试很快，好用。文件很全，包括HC.m ， RGB2lab.m , lab2RGB.m ,作者的源代码也放了进去。

显著性检测之

Cluster-based Co-saliency Detection笔记 1. 两个定义 协同<em>显著性</em>：在一组相似的图像中发现unique object (D. Jacobs 2010)// 从多幅图像中发现共有的<em>显著性</em>协同分割：将两张或是多张图像中相似的对象分割感出来 2. co-saliency与co-segmentation之间的区别 在非监督的co-segm

ECCV 2018论文解读 | DeepVS：基于深度学习的视频显著性方法

作者丨蒋铼学校丨北京航空航天大学在校博士，大不列颠哥伦比亚大学联合培养博士研究方向丨计算机视觉本文概述了来自北京航空航天大学徐迈老师组 ECCV 2018 的工作 Dee...

大规模分层多视图RGB-D对象数据集

原文名称：A Large-Scale Hierarchical Multi-View RGB-D Object Dataset 原文地址：https://www.researchgate.net/profile/Dieter_Fox/publication/221069308_A_Large-Scale_Hierarchical_Multi-View_RGB-D_Object_Dataset/l...

显著性检测数据集 DUT-OMRON (5166)

<em>显著性</em><em>检测</em>是计算机视觉的一个重要分支，而在深度学习的训练阶段、<em>显著性</em><em>检测</em>算法的评价阶段等都需要大量有标注信息的<em>数据集</em>。常用的<em>显著性</em><em>检测</em><em>数据集</em>DUT-OMRON (5166)和他们的GT图

显著性物体检测(salient object detection, SOD)代码汇总

IT方法：http://www.saliencytoolbox.net/AIM方法：http://www-sop.inria.fr/members/Neil.Bruce/IM方法：http://www.cat.uab.cat/Research/Attention/MSS方法：http://lcavwww.epfl.ch/~achanta/SEG方法：http://www.cse.oulu.fi/C...

ASD显著性检测数据集

<em>显著性</em>目标<em>检测</em>经典的<em>数据集</em>，基本每篇<em>显著性</em>目标<em>检测</em>的论文都引用了这个<em>数据集</em>

显著性检测算法学习阶段论文总结(1)

因为本人研究方向是<em>显著性</em><em>检测</em>，也就看了不少的<em>显著性</em>方面的文献。这篇博客是我对之前所看论文中一些较为经典，具有较大参考价值的论文的一个集中整理，也算是对自己学习过程的一个总结。 1.Global Contrast based Salient Region Detection,Ming-ming Cheng(CVPR2011) 　　程明明的这篇基于全局颜色对比的<em>显著性</em><em>检测</em>的论文我在上篇博客中详细介绍

显著性检测经典算法matlab代码和数据集

资源里面是一些经典的<em>显著性</em><em>检测</em>算法的matlab代码，包括Itti，SR，FT和GBVS算法。还有一个<em>显著性</em><em>检测</em>的<em>数据集</em>MSRA-B，里面包括100多张原始图片和GT图片。

RGB-D 数据集

原文链接：RGB-D This is an incomplete list of datasets which were captured using a Kinect or similar devices. I initially began it to keep track of semantically labelled datasets, but I have now ...

显著性检测数据集PASCAL-S

<em>显著性</em><em>检测</em><em>数据集</em>PASCAL-S，内含有850张原始图片及GT标注图

显著性检测数据集

<em>显著性</em><em>检测</em>心理模式图，可以用于<em>显著性</em><em>检测</em>算法性能优劣的对比

RGBD-SLAM V2的学习和测试

<em>rgbd</em>-slam一度被称为最稳定有效的SLAM系统；设计最初是利用SIFT特征进行特征的提取，比较耗时，现在随着ORB等二值化特征的广泛应用，已经可以摆脱GPU的加速，这篇博客我主要简单介绍一下如何在实时的场景进行三维重建、以及利用<em>数据集</em>进行测试算法的效果； 需要说明的是我的系统：Ubuntu 14.04+ROS indigo+华硕 Xtion pro live预备的一些工具包：opencv 2

图像视频的显著性检测复习

一、显著<em>检测</em>定义： 利用算法模型找到人眼关注的区域。 二、应用： <em>显著性</em><em>检测</em>可以应用到其他视觉任务中 三、<em>显著性</em><em>检测</em>的模型 大概大致可以分为两类： （1）人类注视点预测（Human eye fixation prediction）：显著的区域，加高斯 （2）显著目标预测（Salient object detection)：显著的目标 以输入的数据...

关于毕设的思路整理----图像视觉显著性目标的检测

首先，谈一下准备时间，第四周答辩，我是周一就开始的第一批答辩学生。可能由于准备的关系，也不知道答辩的形式，不知道老师关心的重点，导致刚一开始答辩老师很急忙的催促，“目录，下一页，国内外近况，不要看，下一页，直接给我翻到你研究内容上”，当然也有时间紧的缘故。我是第二个上场答辩的，本来台下很紧张的情绪，也被这紧凑的氛围打压的没有紧张的感觉了。的确，时间紧迫，每个人也只有几分钟的时间来简述研究内容。第四周

slam数据集整合

根据大家的要求，在此整合一下常用的几个<em>数据集</em>。 我平时话太啰嗦了，这里就简单一些。（为啥编辑器的分隔线都这么萌） 1. Tum<em>数据集</em> 这个大家用的人都知道，RGB-D<em>数据集</em>，有很多个sequence，自带Ground-truth轨迹与测量误差的脚本（python写的，还有一些有用的函数）。 有一些很简单(xyz, 360系列)，但也有的很难(各个slam场景)。 由于它的目标场景是机

TUM rgbd数据集的associate问题

TUM <em>rgbd</em><em>数据集</em>的associate问题 标签（空格分隔）： 旭 SLAM 转载 TUM<em>数据集</em>下载地址 TUM的<em>rgbd</em><em>数据集</em><em>数据集</em>是结构如下： 但是深度传感器和相机获得数据的时间是不一致的,需要进行对齐.ROS的话可以对深度图进行注册,直接获得匹配的图像.<em>数据集</em>则需要一个python文件进行associate. 新建一个python脚本associate.py,其实tum官网上可以直接下...

图像显著性检测数据集ECSSD原图加GT百度云分享

文件中包含了图像<em>显著性</em><em>检测</em><em>数据集</em>ECSSD原图和GT图的百度云链接，便于下载

显著性检测综述

先加入作者链接1：http://blog.csdn.net/anshan1984/article/details/8657176 先加入作者链接2：http://blog.csdn.net/anan1205/article/details/49175591 1. 早期C. Koch与S. Ullman的研究工作. 他们提出了非常有影响力的生物启发模型。 C. Koc

【显著性目标检测】CVPR2018 显著性检测领域论文整理解读(Salient Object Detection)

前言：CVPR2018会议论文集已经公示（CVPR2018全部论文集链接），本文对<em>显著性</em>目标<em>检测</em>领域的6篇进行了整理，将这几篇论文的主体思想汇总起来，供大家一起学习。 一、论文列表： 1.《Flow Guided Recurrent Neural Encoder for Video Salient Object Detection》； 2.《A Bi-Directional Message ...

显著性物体检测方法汇总

对目前几乎所有的利用深度学习的<em>显著性</em>物体<em>检测</em>算法进行了一个汇总，列表中主要包括公布代码或者结果的方法。 链接：https://github.com/jiwei0921/SOD-CNNs-based-code-summary-/blob/master/README.md 希望多大家有帮助！ ...

关于视觉显著性检测的思考（一）

刚接到<em>显著性</em><em>检测</em>的任务不久，看了一些相关的论文，

图像显著性监测数据集

ECSSD<em>数据集</em>原图： ECSSD<em>数据集</em>GT图： LeNet-5模型的Python实现 数据链接地址与密码

关于TUM rgbd数据集的associate问题

之前下载过TUM的<em>rgbd</em><em>数据集</em>应该知道对应一个<em>数据集</em>是如下的数据结构. 但是深度传感器和相机获得数据的时间是不一致的,需要进行对齐.ROS的话可以对深度图进行注册,直接获得匹配的图像.<em>数据集</em>则需要一个python文件进行associate. 新建一个python脚本associate.py,其实tum官网上可以直接下载的,因为有的时候网不好,就直接黏贴下来,下次使用也方便. #!/us...

干货 | 视频显著性目标检测（文末附有完整源码）

<em>显著性</em><em>检测</em>近年来引起了广泛的研究兴趣。这种日益流行的原因在于在各种视觉任务(如图像分割、目标<em>检测</em>、视频摘要和压缩等)中有效地使用了这些模型。<em>显著性</em>模型大致可分为两类：人眼...

基于RGB-D的语义分割和目标检测介绍

寒假的时候看了一篇论文——Multimodal Neural Networks: RGB-D for Semantic Segmentation and Object Detection这篇论文是2017年发表的一篇会议论文介绍将深度图引入计算机视觉的处理任务，下面是我对这篇文章的一些解读。1.引言图像内容的语义解释是计算机视觉中最基本的问题之一，并且在各种应用中具有最高的重要性。极大<em>数据集</em>的可用...

将ＳＵＮＲＧＢＤ数据集转为ＶＯＣ格式(一)

(1)生成trainval.txt和test.txtload allsplit.matfid=fopen('trainval.txt','wt')[row,col]=size(alltrain)c=alltrainstr1='/n/fs/sun3d/data/'str2='/home/zhaohuaqing/Downloads/'f='/image/'f1='image/'kv2ok='rgbf'...

显著性检测之CVPR13（二）

《saliency detection via graph-based manifold ranking》 Abstract       Most existing bottom-up methods measure the foreground saliency of a pixel or region based on its contrast within a local

显著性物体检测与分割

http://valse.mmcheng.net/salobj/ <em>显著性</em>物体<em>检测</em>与分割 活动时间：2014年9月4日星期4，北京时间20:00开始。 主持人：山世光 主讲人：卢湖川，李寅，程明明，等 专题题目：<em>显著性</em>物体<em>检测</em>与分割 1. 相关文献阅读 Salient Object Detection: A survey. Ali Borji, Ming

深度图像边缘检测的简单实现

深度图像边缘<em>检测</em>的简单实现 1.断崖点<em>检测</em> 相邻像素点之间的深度测量值存在较大差值，这时认为这两点在三维空间是不连续的。 我们使用如下方法<em>检测</em>： p=∑l=−1,k=−1l=1,k=1abs[depth(i,j)−depth(i+l,j+k)]\begin{equation*} p = \sum_{l=-1,k=-1}^{l=1,k=1}{abs[depth(i,j) - depth

显著性检测

FT，HC，AC，LC等，几种常见的代码，集合。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。

显著性检测算法学习阶段论文总结(2)

1.Saliency detection via background and foreground seed selection, Jianpeng Wang, Huchuan Lu, Neurocomputing 　　这篇文章是利用前背景种子对图像的<em>显著性</em>进行提取，而这篇文章值得参考的地方就是文中对前背景种子的定义以及提取方法。算法的大致流程如下图： 　　 　　从上图可以明确看出，论文先由

将ＳＵＮＲＧＢＤ数据集转为ｖｏc(二)

生成有groundtruth标签的txt文件load SUNRGBDMeta2DBB_v2.matQ=SUNRGBDMeta2DBBlength1=length(Q)fid=fopen('output2.txt','wt')str1='/n/fs/sun3d/data/'str2='/home/zhaohuaqing/Downloads/'for n1=1:length1    info1=Q(n...

显著性检测数据集HKU-IS

<em>显著性</em><em>检测</em>是计算机视觉的一个重要分支，而在深度学习的训练阶段、<em>显著性</em><em>检测</em>算法的评价阶段等都需要大量有标注信息的<em>数据集</em>。常用的<em>显著性</em><em>检测</em><em>数据集</em>HKU-IS和他们的GT图

显著性检测初步总结

目前相对传统的<em>显著性</em><em>检测</em>方法主要分为两类： 一类是纯数据驱动独立于任务的自底而上的<em>显著性</em><em>检测</em>方法（主要基于生物学原理），另一类是受意识支配依赖于任务的自顶而下的<em>显著性</em><em>检测</em>方法（主要基于机器学习）。 1）自顶而下的图像<em>显著性</em><em>检测</em>方法 自顶而下的<em>显著性</em>模型一般包括特征学习和<em>显著性</em>计算两个部分。 由于人类自顶而下的选择注意由高层的脑部信息所控制，对于同一场景不同的人注

显著性检测 ASD（MSRA1000）数据集

<em>显著性</em><em>检测</em> ASD（MSRA1000）<em>数据集</em>。 <em>显著性</em><em>检测</em>ASD（MSRA1000）<em>数据集</em>，包含1000张原图，及对应的标注图。标注图与原图尺寸相一致。 MSRA1000

orbslam2 RGBD实验记录(四) ORBSLAM2通过单目、RGBD跑TUM数据集

RGBD１． 首先下载TUM<em>数据集</em> https://vision.in.tum.de/data/datasets/<em>rgbd</em>-dataset/download，以<em>rgbd</em>_dataset_freiburg2_pioneer_360<em>数据集</em>为例，放置在ORB_SLAM2下的data文件夹(新建)２．下载 associate.py．放在/ORB_SLAM2/Examples/RGB-D/目录下面．３．打开...

观看、关注、分割：基于关注和分割的显著性检测

每天一分钟，带你读遍机器人顶级会议文章 标题：Look, Perceive and Segment: Finding the Salient Objects in Images via Two-stream Fixation-Semantic CNNs 作者：Xiaowu Chen, Anlin Zheng, Jia Li, Feng Lu 来源：ICCV 2017 ( IEEE Inter...

基于元胞自动机的显著性检测_BSCA（Saliency Detection via Cellular Automata）

详见点击打开链接 【算法】 1、全局差异矩阵的融合 首先用SLIC超像素分割把图像分成N个小的超像素点，应用像素点的平均颜色特征和平均坐标来描述每一个超像素点。为获得更优化的背景种子，基于图像边缘点的CIELAB颜色特征，用K-means算法将图像的边缘分成K类，K=3。属于第k类的超像素点总数为，k=1,2，...，K。基于K个不同的类，构建K个不同的全局颜色差异图（GCD）。在GCD矩阵

显著性检测数据集MSRA图像库

<em>显著性</em><em>检测</em>是计算机视觉的一个重要分支，而在深度学习的训练阶段、<em>显著性</em><em>检测</em>算法的评价阶段等都需要大量有标注信息的<em>数据集</em>。<em>显著性</em><em>检测</em><em>数据集</em>MSRA图像库和mark图

显著性检测ECSSD数据集

<em>显著性</em><em>检测</em>ECSSD<em>数据集</em>，包含原始图片和对应的Ground Truth。

图像显著性检测算法的评价指标介绍

图像<em>显著性</em><em>检测</em>算法的评价指标介绍 要评价一个图像<em>显著性</em><em>检测</em>(Saliency Detection,SD)算法的好坏，当然离不开评价指标(Metric)，<em>显著性</em><em>检测</em>分为眼注视点<em>检测</em>(eye fixation detection)和显著目标<em>检测</em>(salient object detection)两种不同类型的任务。 对于眼注视点<em>检测</em>任务来说，它主要是<em>检测</em>人眼关注点的位置，常用的评价指标有: ROC ...

图像显著性检测总结

这块的工作一直在跟，一直没有整理，看到别人整理的资料不错，先加入原版链接： http://blog.csdn.net/anshan1984/article/details/8657176 1. 早期C. Koch与S. Ullman的研究工作. 他们提出了非常有影响力的生物启发模型。 C. Koch and S. Ullman . Shifts in sel

显著性检测研究现状

原文  http://blog.csdn.net/huangbo10/article/details/19788547 <em>关于</em>显著度的研究是从生物研究发展而来，早期比较重要的工作是C.Koch与S.Ullman做的，时间可以追溯到1985年。  显著度的获取方式主要有两种：自上而下，从高层语义入手，其实目标<em>检测</em>等等也可以归入这一类中；更普遍的是自下而上，从底层特征入手。直到现在，第二种自下而上的

图像显著性检测数据集MSRA10K数据集百度云

文件中包含了图像<em>显著性</em><em>检测</em><em>数据集</em>MSRA10K<em>数据集</em>百度云链接，便于大家下载

TUM数据集（RGBD）百度云下载链接，官网下载实在太慢了，下载了一个数据集传到了百度云供大家下载

TUM<em>数据集</em>（RGBD）百度云下载链接，官网下载实在太慢了，于是我就下载了一个<em>数据集</em>传到了百度云供大家下载，赚一丁点积分下载其他文档/笑哭，

图像显著性检测和图像检索的标准图像库整理

一直以来做图像<em>显著性</em><em>检测</em>和图像检索的相关研究，避免不了需要找相关的图像库来进行算法验证。今天把一些标准图像库整理如下： <em>显著性</em><em>检测</em>图像库： （1）MSRA

深度无监督显著性检测：多个Weak Label的伪监督

论文来源：2018 CVPR Deep Unsupervised Saliency Detection: A Multiple Noisy Labeling Perspective 最近在刷今年CVPR的时候发现了这样一篇有点意思的文章，整理了一些思路和想法，留在这篇博客中分享给大家。 Motivation 文章的出发点首先就引人入胜，是不是在深度学习流行的当下，handcraf...

YOLO 批量检测 TUM 数据集保存检测结果

YOLO 批量<em>检测</em> TUM <em>数据集</em>保存<em>检测</em>结果 文章目录YOLO 批量<em>检测</em> TUM <em>数据集</em>保存<em>检测</em>结果0. 主要工作：1. 指令与效果2. 在 darknet.c 中添加指令参数3. 在 detector.c 中添加读取图片函数3.1 读取<em>数据集</em>路径下的 rgb.txt 文件3.2 读取图片文件名4. 在 image.c 中添加保存结果函数 0. 主要工作： 在 darknet.c 中添加了 ...

显著性检测MSRA10K图像数据

<em>显著性</em><em>检测</em>是计算机视觉的一个重要分支，而在深度学习的训练阶段、<em>显著性</em><em>检测</em>算法的评价阶段等都需要大量有标注信息的<em>数据集</em>。显著图像<em>数据集</em>MSRA<em>数据集</em>，包含准确的像素级的显著目标标注图

显著检测学习总结6

显著<em>检测</em>——SUN Zhang在2008年的Journal ofVision上发表了基于自然统计规律的贝叶斯显著<em>检测</em>。此方法和之前的AIM有着很大的相似性，是AIM的升级版。从贝叶斯的角度建立起推理模型之后，借助于已有的自然图像自然统计规律来量化每个位置的<em>显著性</em>。与AIM最大的不同或许在于概率密度的估计，SUN用广义高斯分布来拟合自然图像的统计规律，并将所得统计规律推广到测试图像

Learning to Detect A Salient Object

<em>关于</em><em>显著性</em><em>检测</em>很好的文章，值得借鉴

Extended Complex Scene Saliency Dataset (ECSSD)_images

Extended Complex Scene Saliency Dataset (ECSSD)，共有1000幅图像，这是Groundtruth数据， 图像在这：http://download.csdn.net/detail/luoming1994130/9695274

显著性检测的代码汇总

IT方法：http://www.saliencytoolbox.net/ AIM方法：http://www-sop.inria.fr/members/Neil.Bruce/ IM方法：http://www.cat.uab.cat/Research/Attention/ MSS方法：http://lcavwww.epfl.ch/~achanta/ SEG方法：http://www.cse.o...

Extended Complex Scene Saliency Dataset (ECSSD)

Extended Complex Scene Saliency Dataset (ECSSD)，共有1000幅图像，这是图像数据， Groundtruth在这：

显著性目标检测模型评价指标（三）——F-measure

<em>显著性</em>目标<em>检测</em>模型评价指标 之 F-measure原理与实现代码 目录 <em>显著性</em>目标<em>检测</em>模型评价指标 之 F-measure原理与实现代码 目录 一、F-measure原理 三、 Matlab代码 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 参考文献 一、F-measure原理 上篇博客中，我们介绍了PR曲线，但是很多情况下，不管是查准率...

图像显著性检测学习之显著目标检测的研究思路

<em>显著性</em><em>检测</em>最近几年成了研究热点，从计算机视觉三大会议（ICCV, CVPR, ECCV）上的文章数量就可以看出，大概每届会议都有10来篇的样子，一个这么小的topic，10来篇数量已经很多了。如果你看一看这些文章就会发现，显著目标<em>检测</em>的占了大部分，眼动点预测的很少，大概就一两篇。看到这，有些人也许还不明白显著目标<em>检测</em>和眼动点预测区别。其实，显著目标<em>检测</em>就类似于一个二值分割问题，只不过加了显著这个条

使用RGBD数据集进行点云绘制

本文接上文视觉SLAM14讲使用第八章深度图片进行点云图绘制 https://blog.csdn.net/unlimitedai/article/details/86556508 下载<em>数据集</em>为：https://vision.in.tum.de/data/datasets/<em>rgbd</em>-dataset/download#freiburg1_xyz 程序与其他东西下载：链接: https://pan...

显著性检测大牛或实验室的主页

慢慢更新： 1）孙剑：旷视科技首席科学家 这里写链接内容 2）

深度学习tracking学习笔记(2)：图像/视觉显著性检测技术发展情况梳理(Saliency Detection、Visual Attention）

reference: http://blog.csdn.net/anshan1984/article/details/8657176 http://blog.csdn.net/huangbo10/article/details/19788547?utm_source=tuicool&utm_medium=referral <em>关于</em>显著度的研究是从生物研究发展而来，早期比较重要的工作是C.Ko

ECSSD图像数据库

著性<em>检测</em>是计算机视觉的一个重要分支，而在深度学习的训练阶段、<em>显著性</em><em>检测</em>算法的评价阶段等都需要大量有标注信息的<em>数据集</em>。<em>显著性</em><em>检测</em><em>数据集</em>ECSSD图像数据库和标记图。

检测数据集分析VOC+COCO_RGBD

VOC<em>数据集</em>:(包含5个文件夹) JPEGImages包含PASCAL VOC所提供的所有图片信息,包括训练图片和测试图片,以"年份_编号.jpg"格式命名.横向图尺寸大约在500*375左右,纵向图尺寸大约在375*500左右,基本偏差不会超过100,因为训练的第一步就是将图片resize到300*300或者500*500. Annotations存放的是xml格式的标签文件,每个文件都对应

RGBD-SLAM V2的学习和测试(二)

PC环境：Ubuntu14.04+ROS indigo+Opencv 2.4.10+PCL+RGBDSLAM v2其中ROS indigo+Opencv 2.4.10+PCL+RGBDSLAM v2 的安装和测试我在另一篇文章中讲到了，大家可以自行去看地址：现在要讲的是在没有kinect深度相机的情况下，我们如何来测试RGBDSLAM v2这个系统。1、下载公开<em>数据集</em>（注意要下载成.bag格式）...

Indoor Scene Recognition 室内场景识别数据集

为下一步论文做准备。 有一个<em>数据集</em>过大，100多个G，从网上找到一个轻量级的室内场景识别<em>数据集</em>，MIT的，在这里留存一下。<em>数据集</em>下载链接： http://web.mit.edu/torralba/www/indoor.html

github 原版RGBDSLAMV2上手详细攻略（科普ros方面）

本文主要讲解了为什么要修改ros 的topic，以及<em>怎么</em>修改

图像检测经典的评估方式——PR曲线，ROC曲线

Keywords: PR curve, ROC curve, Machine Learning, image processing 为了帮助大家理解，比如我们需要<em>检测</em>一个图像中的人，分类器将图像上的每个像素划分为人和非人像素，目标是人，所以<em>检测</em>为人的像素用Positives表示，<em>检测</em>为非人的像素用Negatives来表示，<em>检测</em>到了需要报告，<em>检测</em>到不是需要拒绝，<em>检测</em>到了实际不是则为误报（错误地报告）或

rgbd slam v2安装和测试

<em>rgbd</em> slam v2安装

基于RGBD 行人检测

利用深度数据对人体进行<em>检测</em>，目前代码还未完成，初步效果如下。

显著图像数据集THUR15000-plane

<em>显著性</em><em>检测</em>是计算机视觉的一个重要分支，而在深度学习的训练阶段、<em>显著性</em><em>检测</em>算法的评价阶段等都需要大量有标注信息的<em>数据集</em>。显著图像<em>数据集</em>THUR15000-plane

显著性检测的四种经典方法

最近闲来蛋痛，看了一些<em>显著性</em><em>检测</em>的文章，只是简单的看看，并没有深入的研究，以下将研究的一些收获和经验共享。      先从最简单的最容易实现的算法说起吧： 1、 LC算法 参考论文：Visual Attention Detection in Video Sequences Using Spatiotemporal Cues。 Yun Zhai and Mubarak Shah.  Pag

显著图像数据集THUR15000-Butterfly

<em>显著性</em><em>检测</em>是计算机视觉的一个重要分支，而在深度学习的训练阶段、<em>显著性</em><em>检测</em>算法的评价阶段等都需要大量有标注信息的<em>数据集</em>。显著图像<em>数据集</em>THUR15000-Butterfly

显著图像数据集THUR15000-CoffeeMug

<em>显著性</em><em>检测</em>是计算机视觉的一个重要分支，而在深度学习的训练阶段、<em>显著性</em><em>检测</em>算法的评价阶段等都需要大量有标注信息的<em>数据集</em>。显著图像<em>数据集</em>THUR15000-CoffeeMug

显著图像数据集THUR15000-DogJump

<em>显著性</em><em>检测</em>是计算机视觉的一个重要分支，而在深度学习的训练阶段、<em>显著性</em><em>检测</em>算法的评价阶段等都需要大量有标注信息的<em>数据集</em>。显著图像<em>数据集</em>THUR15000-DogJump

SLAM常用数据集

转载来源 https://blog.csdn.net/qq_28448117/article/details/79369065 SLAM或视觉里程计 TUM RGB-D<em>数据集</em> 自带Ground-truth轨迹与测量误差的脚本（python写的，还有一些有用的函数）。 网址：点击打开链接 KITTI<em>数据集</em> 地址：点击打开链接 著名的室外<em>数据集</em>，包括单目视觉 ,双目视觉, vel...

图像显著性的理解

图像<em>显著性</em>是图像中重要的视觉特征，体现了人眼对图像的某些区域的重视程度。自从1998年Itti的工作以来，产生了大量的<em>显著性</em>映射方法，图像<em>显著性</em>也广泛应用于图像压缩、编码、图像边缘和区域加强、<em>显著性</em>目标分割和提取等.       对于一幅图像来说，用户只对图像中的部分区域感兴趣，这部分感兴趣的区域代表了用户的查询意图，而多数剩余的不感兴趣区域则与用户查询意图无关.显著区域是图像中最能引起用户兴趣

显著性检测（一）

SalBenchmark使用笔记（opencv环境变量配置） 程明明老师做的<em>显著性</em><em>检测</em>的Benchmark 南开大学媒体计算实验室主页 项目链接 项目需要配置的环境： Visual Studio 2013 opencv2.4.13或者opencv3.0 matlab(推荐2013以上) opencv环境配置需要注意的点 opencv配置为release，X64 （环境变量配置） ...

显著图像数据集THUR15000-Giraffe

<em>显著性</em><em>检测</em>是计算机视觉的一个重要分支，而在深度学习的训练阶段、<em>显著性</em><em>检测</em>算法的评价阶段等都需要大量有标注信息的<em>数据集</em>。显著图像<em>数据集</em>THUR15000-Giraffe

显著图像数据集Judd

<em>显著性</em><em>检测</em>是计算机视觉的一个重要分支，而在深度学习的训练阶段、<em>显著性</em><em>检测</em>算法的评价阶段等都需要大量有标注信息的<em>数据集</em>。显著图像<em>数据集</em>Judd。

Matlab 实现显著性检测模型性能评价算法之AUC

一，AUC预备知识： 1. 常用来评价一个二分类器的优劣。 2. 很多学习器是为测试样本产生一个实值或概率预测，然后这个预测值与一个分类阈值进行比较，若大于阈值则为正类，否则为反类。 3. 实际上，根据这个实值或概率预测结果，可以将测试样本进行排序，"最可能"（实值或概率预测最大）是正例的排在最前面，“最不可能”是正例的排在最后面。这个，分类过程就相当于在这个排序中以某个“截断点”（即阈值）...

四种比较简单的图像显著性区域特征提取方法原理及实现

四种比较简单的图像<em>显著性</em>区域特征提取方法原理及实现--- AC/HC/LC/FT。 laviewpbt  2014.8.4 编辑 Email：laviewpbt@sina.com   QQ：33184777   　　最近闲来蛋痛，看了一些<em>显著性</em><em>检测</em>的文章，只是简单的看看，并没有深入的研究，以下将研究的一些收获和经验共享。      先从最简单的最容易实现的算法说

显著性检测在其他视觉任务中的应用

有时间就举例详细更新 （1）object tracking  （2）image retargeting （3）object detection  （4）object recognition （5）person re-identification （6）image compression （7）quality assessment  （8）abstraction （9）segmen...

salency detection

文档 加代码 <em>关于</em>一片<em>显著性</em><em>检测</em>的好文章 salent detection

基于低秩矩阵的的图像显著性检测

如果矩阵的秩远远小于其行数或者列数，那么这类矩阵就称为低秩矩阵。低秩分解的基本思想是：若输入数据矩阵是由两种特征比较明显的数据或组成部分，其中一种成分的数据矩阵具有稀疏特性而另一种具有低秩特性，那么该矩阵就可以通过凸优化方法恢复出低秩成分和稀疏成分。

TUM数据集测评工具的使用

相信做SLAM的同学们都知道大名鼎鼎的TUM（德国慕尼黑工业大学），像LSD-SLAM、DSO、DVO等都是出自于这个学校。同时他们还提供了各种各样的<em>数据集</em>，如RGBD<em>数据集</em>、单目<em>数据集</em>等，针对不同的<em>数据集</em>提供了不同的测评工具。由于最近写了一个基于RGBD的VO，想用TUM的RGBD<em>数据集</em>进行测试。于是就开始研究它的测评工具的使用。。。。。（啊西吧）RGBD<em>数据集</em>下载地址（有两种格式，一种是压缩文件

高级shellcode设计技巧.pdf下载

这篇文章总结了当前Shllcode的各种技巧和设计思路，比较有意思的是当中提到的ADMMutate. 相关下载链接：[url=//download.csdn.net/download/wangsanquan/2016002?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/wangsanquan/2016002?utm_source=bbsseo[/url]

工业控件iocomp的说明下载

iocomp是工业用的收费控件库，设计精巧。。。。 相关下载链接：[url=//download.csdn.net/download/screwdriver112/2220811?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/screwdriver112/2220811?utm_source=bbsseo[/url]

Windows远程桌面控制Linux下载

xdm 使用X联盟的X显示管理控制协议，即XDMCP，来和X服务器通信。它允许X服务器从运行xdm服务的服务器上获得会话服务。 相关下载链接：[url=//download.csdn.net/download/jiangchjun22/2573817?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/jiangchjun22/2573817?utm_source=bbsseo[/url]

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