原创 Deep3D: Fully Automatic 2D-to-3D Video Conversion with Deep Convolutional Neural Networks

Deep3D: 利用深度卷積神經網絡的全自動 2D-3D 視頻轉換原文:Junyuan Xie 等. 2016文章目錄Deep3D: 利用深度卷積神經網絡的全自動 2D-3D 視頻轉換摘要1 引言2 相關工作3 方法3.1 模型結構3.2

原创 Depth-Aware Stereo Video Retargeting

深度感知的立體視頻重定向原文:Bing Li 等. CVPR 2018文章目錄深度感知的立體視頻重定向摘要1 引言2 相關工作3 深度感知的立體視頻重定向3.1 問題公式化3.2 深度畸變3.3 空間-時間域形狀畸變4 實驗5 總結摘要與傳

原创 Methods for reducing visual discomfort in stereoscopic 3D: A review

1.1 圖像處理和計算機領域的disparity指的是屏幕上的差異或者叫視差(以像素爲單位),而生物領域的disparity指的是視網膜差異(以角度爲單位)。對於一個給定的立體圖片對兒,屏幕上的視差是固定的,但是視網膜視差取決於觀看距

原创 Depth-Aware Stereo Video Retargeting 中文翻譯

深度感知的立體視頻重定向 原文:Bing Li 等. CVPR 2018 文章目錄深度感知的立體視頻重定向摘要1 引言3.2 深度畸變 摘要   與傳統視頻重定向相比,立體視頻重定向面臨着新的挑戰,因爲立體視頻包含突出物體的深度信息,

原创 Deep3D 中文翻譯及閱讀筆記

Deep3D: 利用深度卷積神經網絡的全自動 2D-3D 視頻轉換 原文:Junyuan Xie 等. 2016 摘要   由於 3D 電影成爲主流和 VR 市場的顯露,對 3D 內容的需求迅速增長。然而,3D 視頻製作面臨着挑戰。本

原创 二叉樹的遍歷

1 概述 二叉樹的遍歷按遍歷順序有先序遍歷、中序遍歷、後序遍歷、層次遍歷四種,先序、中序和後序遍歷可以通過遞歸或非遞歸的方式實現 。 遞歸算法實現簡單,而非遞歸算法的執行效率要高於遞歸算法,藉助棧,可以將二叉樹的遞歸遍歷算法轉換爲非

原创 PyramidBox 中文翻譯及閱讀筆記

PyramidBox:一個環境輔助的單步人臉檢測器 PyramidBox:一個環境輔助的單步人臉檢測器 摘要 1 簡介 2 相關工作 3 PyramidBox 3.1 網絡結構 3.2 環境敏感的預測模塊 3.3 環境強化的 Pyra

原创 Ubuntu 下使用 FDDB 測試人臉檢測模型並生成 ROC 曲線

  FDDB 如此經典的測試基準,竟然缺少完整全面的測試流程教程。筆者自行梳理了在 FDDB 上測試人臉檢測模型的流程,力求詳細清晰,可復現。(版本: Ubuntu 16.04 和 OpenCV 3.4.2) 1. 下載 FDDB

原创 Ubuntu 學習第一步

1 安裝 SSR 2 配置服務器地址等 3 轉換 http 代理 3.1 安裝 polipo 3.2 修改配置文件 3.3 重啓 polipo 3.4 設置環境變量 3.5 驗證代理是否正常工作 4 模式一——全系統全局模式 5

原创 Ubuntu root 用戶下 Chromium 打不開

查到很多種方法都不可行,終於找到了親測可行的方法,記錄如下: 1. 在 root 用戶下進入 /usr/share/applications/ 2. 找到 Chromium Web Browser,右鍵選擇 Properties 3

原创 在 GitHub 上新建倉庫並上傳項目

1 註冊 GitHub 賬號 到 GitHub 官網 註冊一個賬號。 2 安裝 Git 下載 並安裝 Git。 3 在 GitHub 上創建新倉庫 點擊 New repository 新建倉庫。 輸入倉庫名稱和描述後點擊 Creat

原创 Python 操作 .txt 文件和字符串

打開,若文件不存在則會新建。’r’ 表示只讀。 filename = open('filename.txt', 'r') ‘w’ 表示重寫,會清空並覆蓋原有內容;’a’ 表示追加。 filename = open('filename.t

原创 Python 爲目標檢測任務繪製 ROC 和 PR 曲線

  在評價一個檢測模型時通常需要繪製出其 ROC 曲線或 PR 曲線。本文利用 Python 實現了 ROC 和 PR 曲線的繪製,在 draw_curves 函數中讀取 .txt 文件即可一次性繪製出兩條曲線並輸出 AUC 和 mAP