Báo cáo tài liệu vi phạm
Giới thiệu
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Sức khỏe - Y tế
Văn bản luật
Nông Lâm Ngư
Kỹ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
THỊ TRƯỜNG NGÀNH HÀNG
NÔNG NGHIỆP, THỰC PHẨM
Gạo
Rau hoa quả
Nông sản khác
Sữa và sản phẩm
Thịt và sản phẩm
Dầu thực vật
Thủy sản
Thức ăn chăn nuôi, vật tư nông nghiệp
CÔNG NGHIỆP
Dệt may
Dược phẩm, Thiết bị y tế
Máy móc, thiết bị, phụ tùng
Nhựa - Hóa chất
Phân bón
Sản phẩm gỗ, Hàng thủ công mỹ nghệ
Sắt, thép
Ô tô và linh kiện
Xăng dầu
DỊCH VỤ
Logistics
Tài chính-Ngân hàng
NGHIÊN CỨU THỊ TRƯỜNG
Hoa Kỳ
Nhật Bản
Trung Quốc
Hàn Quốc
Châu Âu
ASEAN
BẢN TIN
Bản tin Thị trường hàng ngày
Bản tin Thị trường và dự báo tháng
Bản tin Thị trường giá cả vật tư
Tìm
Danh mục
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Y tế sức khỏe
Văn bản luật
Nông lâm ngư
Kĩ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
NGÀNH HÀNG
NÔNG NGHIỆP, THỰC PHẨM
Gạo
Rau hoa quả
Nông sản khác
Sữa và sản phẩm
Thịt và sản phẩm
Dầu thực vật
Thủy sản
Thức ăn chăn nuôi, vật tư nông nghiệp
CÔNG NGHIỆP
Dệt may
Dược phẩm, Thiết bị y tế
Máy móc, thiết bị, phụ tùng
Nhựa - Hóa chất
Phân bón
Sản phẩm gỗ, Hàng thủ công mỹ nghệ
Sắt, thép
Ô tô và linh kiện
Xăng dầu
DỊCH VỤ
Logistics
Tài chính-Ngân hàng
NGHIÊN CỨU THỊ TRƯỜNG
Hoa Kỳ
Nhật Bản
Trung Quốc
Hàn Quốc
Châu Âu
ASEAN
BẢN TIN
Bản tin Thị trường hàng ngày
Bản tin Thị trường và dự báo tháng
Bản tin Thị trường giá cả vật tư
Thông tin
Tài liệu Xanh là gì
Điều khoản sử dụng
Chính sách bảo mật
0
Trang chủ
Công Nghệ Thông Tin
Đồ họa - Thiết kế - Flash
Comp 776: Computer vision
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Comp 776: Computer vision
Hoa Thiên
84
61
ppt
Không đóng trình duyệt đến khi xuất hiện nút TẢI XUỐNG
Tải xuống
What kind of information can we extract from an image, why study computer vision, why is computer vision difficult,. To help you answer the questions above, you are invited to refer to the content of the curriculum ''Comp 776: Computer vision". Hope this is useful references for you. | COMP 776: Computer Vision Today Introduction to computer vision Course overview Course requirements The goal of computer vision To bridge the gap between pixels and “meaning” What we see What a computer sees Source: S. Narasimhan What kind of information can we extract from an image? Metric 3D information Semantic information Vision as measurement device Real-time stereo Structure from motion NASA Mars Rover Pollefeys et al. Reconstruction from Internet photo collections Goesele et al. Vision as a source of semantic information slide credit: Fei-Fei, Fergus & Torralba Object categorization sky building flag wall banner bus cars bus face street lamp slide credit: Fei-Fei, Fergus & Torralba Scene and context categorization outdoor city traffic slide credit: Fei-Fei, Fergus & Torralba Qualitative spatial information slanted rigid moving object horizontal vertical slide credit: Fei-Fei, Fergus & Torralba rigid moving object non-rigid moving object Why study computer vision? Personal photo albums Surveillance and security Movies, news, sports Medical and scientific images Vision is useful: Images and video are everywhere! Why study computer vision? Vision is useful Vision is interesting Vision is difficult Half of primate cerebral cortex is devoted to visual processing Achieving human-level visual perception is probably “AI-complete” Why is computer vision difficult? Challenges: viewpoint variation Michelangelo 1475-1564 slide credit: Fei-Fei, Fergus & Torralba Challenges: illumination image credit: J. Koenderink Challenges: scale slide credit: Fei-Fei, Fergus & Torralba Challenges: deformation Xu, Beihong 1943 slide credit: Fei-Fei, Fergus & Torralba Challenges: occlusion Magritte, 1957 slide credit: Fei-Fei, Fergus & Torralba Challenges: background clutter Challenges: Motion Challenges: object intra-class variation slide credit: Fei-Fei, Fergus & Torralba Challenges: local ambiguity . | COMP 776: Computer Vision Today Introduction to computer vision Course overview Course requirements The goal of computer vision To bridge the gap between pixels and “meaning” What we see What a computer sees Source: S. Narasimhan What kind of information can we extract from an image? Metric 3D information Semantic information Vision as measurement device Real-time stereo Structure from motion NASA Mars Rover Pollefeys et al. Reconstruction from Internet photo collections Goesele et al. Vision as a source of semantic information slide credit: Fei-Fei, Fergus & Torralba Object categorization sky building flag wall banner bus cars bus face street lamp slide credit: Fei-Fei, Fergus & Torralba Scene and context categorization outdoor city traffic slide credit: Fei-Fei, Fergus & Torralba Qualitative spatial information slanted rigid moving object horizontal vertical slide credit: Fei-Fei, Fergus & Torralba rigid moving object non-rigid moving object Why
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
Comp 776: Computer vision
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.