计算机视觉日报 2015-10-27 面向图像块相似度判决的CNN立体匹配;MATLAB/cuDNN深度学习机器视...

解应春BW · 发表于 2015-10-28 09:29:31

计算机视觉日报 2015-10-27

@好东西传送门出品, 过往目录 见http://ml_cv.memect.com

订阅：给 hao@memect.com 发封空信，标题: 订阅计算机视觉日报

邮件版包括9条，本期的Web版有完整内容9条

今日焦点 (4)

爱可可-爱生活 网页版 2015-10-27 20:24
深度学习视觉代码
【MATLAB/cuDNN深度学习机器视觉实战】《Deep Learning for Computer Vision with MATLAB and cuDNN》by Shashank Prasanna GitHub:http://t.cn/RUbCTDO http://t.cn/RUbCcEb

GPUS-雷帝 网页版 2015-10-27 11:06
GPU 算法
#GPU世界论坛# 基于OpenCL的若干机器学习算法GPU 实现及优化 http://t.cn/RU4HinF

爱可可-爱生活 网页版 2015-10-27 07:02
深度学习视觉算法 Jure Zbontar Yann Lecun 代码论文神经网络
【论文+代码:面向图像块相似度判决的CNN立体匹配】《Stereo Matching by Training a Convolutional Neural Network to Compare Image Patches》Jure Žbontar, Yann LeCun (2015) http://t.cn/RU4Jw3rGitHub:http://t.cn/RU4Jw3d via:@UP阿布

视觉机器人 网页版 2015-10-13 16:36
会议活动视觉 ICCV 会议
2015 ICCV15_Oral 的部分Paper Reading：http://t.cn/RyuE34l 。有兴趣的可以看一下，感谢@李诚你好烦啊的整理，另外该同学正在申请读博，希望有名师指导。另外部分ICCV Oral paper在这里：http://t.cn/RyuE34W。

最新动态

王威廉 网页版 2015-10-27 23:44
深度学习算法 Andrej Karpathy 神经网络
斯坦福大学Andrej Karpathy对自拍建模，用卷积神经网络研究自拍要领： http://t.cn/RUyPlXW 发现了自拍的关键：1. 首先你得是女的，女性得分高。2. 脸要占图三分之一。3. 砍掉额头。4. 展示长发。5. 脸要过饱和。6. 要加滤镜。7. 要加边框。

自动化网官方微博 网页版 2015-10-27 20:46
视觉
随着医学影像技术的飞速发展，开展以计算机辅助诊断或计算机智能化诊断为目标的医学图像处理和分析研究已经成为日前这个领域的一个研究热点和发展的主要趋势。计算机智能化诊断研究首先必须解决的问题是如何实现医学图像上病变的计算机自动化检出。http://t.cn/RU4Onsu

孙昌旭 网页版 2015-10-27 10:18
视觉
高通在安防监控领域出重拳：今天宣布推出“具有自主意识的摄像头”，基于骁龙618，具有机器视觉功能，将很多依赖云端的功能移到本地解决了，将以前海量的数据传输，通过智能分析以后再上传，节省带宽，而且数据更加有价值。。。你认同吗？

好东西传送门 网页版 2015-10-27 04:50
视觉算法简报
第403期机器学习日报(2015-10-26)http://t.cn/RU4q8Ot 1) MXNet ImageNet全集模型 2) 一些免费的大数据集 3) 豆瓣电影“猜你喜欢”算法分析 4) 论文: Learning Using Privileged Information: Similarity Control and Knowledge Transfer 5) 机器学习初学者必读书单完整版23条 http://t.cn/RU4q8O5

温故知新 (1)

更早的微博，有新精彩评论或被再次推荐。请查看本期的Web版“温故知新”栏

爱可可-爱生活 网页版 2015-10-24 05:35
智能汽车论文
【论文:自动驾驶在特殊场景下的道德伦理困境】《Autonomous Vehicles Need Experimental Ethics: Are We Ready for Utilitarian Cars?》J Bonnefon, A Shariff, I Rahwan (2015) http://t.cn/RUwZT9F MIT技术评论:《Why Self-Driving Cars Must Be Programmed to Kill》http://t.cn/RUwztL4