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kfan_051201
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objectdet20070707
- cvpr07年 对象检测代码 hog+svm,压缩包里含有行人,车辆等分类器,可以直接检测-cvpr07 on object identification code hog+ svm, compression bag with pedestrians, vehicles and other classifiers
A_Content_Aware_Prior_CVPR2010
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- 2009,cvpr最佳论文,利用dark channeel prior 来复原有雾的图像, -2009, cvpr best paper, the use of dark channeel prior to recover the image of the fog,
matlab_OPQ_release_v1.1
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- 做图切割 2013最新cvpr文章 效果比较好 值得下载-Graphing latest cutting 2013
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- ITQ哈希算法 发表于2011年CVPR,效果很不错快速近邻搜索算法-2011CVPR Iterative Quantization A Procrustean Approach to Learning Binary Codes
src_mrogh_FANBIN_2012
- 一个演示如何使用“LineMatcher”库的示例,该库用于生成仿射不变匹配直线。详细算法参考Bin Fan, Fuchao Wu and Zhanyi Hu. Line Matching Leveraged by Point Correspondences, In CVPR 2010, pp 390-391. 示例中基于opencv2.2获取匹配点,系统配置为 Win 7 32bits + VS2010 realese -A demonstration of how to use the
cvpr12_wei_code
- SCM目标跟踪算法,cvpr 12年文章-Target tracking algorithm named SCM
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- Implementation based on the paper Li et al., “A Convolutional Neural Network Cascade for Face Detection, ” 2015 CVPR
caffe_rtpose-master
- 姿态估计 该文章出自2017年的CVPR,Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Field(We present an approach to efficiently detect the 2D pose of multiple people in an image. The approach uses a non- parametric representation, which we refer to
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- 17年cvpr上的目标跟踪方法CSR-DCF的matlab源码(Matlab implementation of the DCF-CSR tracker from the paper published in the proceedings of Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2017.)
High-Dimensional-LBP-master
- 我的高维LBP特征的人脸识别方法董晨,徐东曺,方文执行,简隼。维度祝福:高维特征及其对人脸验证的有效压缩。计算机视觉与模式识别(CVPR),2013。我用OpenCV的人脸检测和人脸地标检测内部接口。实现的详细信息可以在Bor Chun Chen、楚松晨、Winston H. Hsu中找到。审查和高维局部二进制模式及其在人脸识别中的应用实施,技术报告tr-iis-14-003,中央研究院信息科学研究所,2014。(PDF)如果您使用此代码进行研究,请引用上面的技术报告。有关更多信息,请访问项目网
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- 这是2017年的cvpr的一篇关于目标跟踪的论文,我也没看,但是介绍说跑的很好(ECO: Efficient Convolution Operators for Tracking)
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- 本文将以图像抠图领域的经典算法——贝叶斯抠图(Bayesian Matting)为例来介绍有关图像抠图技术的一些内容。贝叶斯抠图源自文献【2】,是2001年发表在CVPR上的一篇经典论文。(the image matting using classic bayesian approach)
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- 显着区域检测是计算机视觉中长期存在的问题。它旨在找到最能吸引人眼睛注意的图像中的像素或区域。准确和可靠的显着性检测可以从视觉追踪和识别到图形图像处理等众多任务中受益。例如,成功的对象检测算法有助于自动图像分割,更可靠的对象检测,有效的图像缩略和重定位(Significant regional detection is a long-term problem in computer vision. It aims to find the pixels or regions of the most
BOW_DEMO
- 2006年CVPR词袋模型文章的demo(code of 2006 CVPR IEEE word of bag demo)
lsc_matlab
- 本程序演示了以下论文中提出的LSC超像素分割方法: 陈建生,李正琴,黄波,线性光谱聚类超像素,IEEE图像处理学报,第26卷,第7期,3317-3330页,2017. 李正琴,陈建生,利用线性光谱聚类的超像素分割,IEEE计算机视觉与模式识别会议,2015年6月。 2017年6月20日(This program demonstrates the LSC superpixel segmentation method proposed in the following pa