Richard Szeliski博士,计算机视觉领域的大师级人物,现为Facebook研究科学家。Szeliski博士在计算机视觉研究方面有25年以上的丰富经验,先后任职干DEC和微软研究院。1996年,他在微软研究院任职期间,提出一种基于运动的全景图像拼接模型,采用L-M算法,通过求图像间的几何变换关系来进行图像匹配。此方法是图像拼接领域的经典算法,Richard Szeliski也因此成为图像拼接领域的奠基人。

http://szeliski.org/RichardSzeliski.htm

计算机视觉:算法与应用(第二版)

本书萌芽于2001年,当时,华盛顿大学的Steve Seitz邀我和他一起讲一门课,课程名称是“面向计算机图形学的计算机视觉”。那个时候,计算机图形学领域正在越来越多地使用计算机视觉技术,用它来创建基于图像的真实物体的模型,用于产生视觉效果,用于通过计算摄影学技术来合并真实影像。我们决定聚焦于计算机视觉在若干有趣问题中的应用,例如使用个人照片的图像拼接和基于照片的3D建模等,这一想法引起了学生们的共鸣。

  从那时起,华盛顿大学和斯坦福大学就一直使用类似的课程大纲和项目导向的课程结构来进行常规计算机视觉课程的教学(在斯坦福大学,在2003年这门课程由我和David Fleet共同讲授)。类似的课程大纲也被其他很多大学所采用,并被纳入计算摄影学相关的更专业的课程。(有关如何在课程中使用本书的建议,请参见1.4节的表1.1。)

  本书还反映了我在企业研究实验室(DEC剑桥研究实验室和微软研究院)这二十年的计算机视觉研究经历。在从事研究的过程中,我主要关注在真实世界中具有实际应用的问题和在实践中行之有效的方法(算法)。因此,本书更强调在真实世界条件下有效的基本方法,而较少关注内在完美但难以实际应用的神秘的数学内容。     本书适用于计算机科学和电子工程专业高年级本科的计算机视觉课程。学生最好已经修过图像处理或计算机图形学课程,这样一来,便可以少花一些时间来学习一般性的数学背景知识,多花一些时间来学习计算机视觉技术。本书也适用于研究生的计算机视觉课程(通过专研更富有挑战性的应用和算法领域),作为基本技术和近期研究文献的参考用书。为此,我尽量尝试引用每个子领域中最新的研究进展,即便其技术细节过于复杂而无法在本书中涉及。

  在课程教学过程中,我们发现,要使学生从容应对真实图像及其带来的挑战,让他们尝试实现一些小的课程设计(通常一个建立在另一个基础之上),是很有帮助的。随后,要求学生分成组选择各自的主题,完成最终的课程设计。(有时,这些课程设计甚至能转换为会议论文!)本书各章最后的习题包含有关小型中期课程设计题目的很多建议,也包含一些更开放的问题,这些问题的解决仍然是活跃的研究课题。只要有可能,我都会鼓励学生用他们自己的个人照片来测试他们的算法,因为这可以更好地激发他们的兴趣,往往会产生富有创造性的衍生问题,使他们更熟悉真实影像的多样性和复杂性。

  在阐述和解决计算机视觉问题的过程中,我常常发现从三个高层途径获取灵感是有帮助的。

  • 科学层面:建立图像形成过程的详细模型,为了恢复感兴趣量而构建其逆过程的数学方法(必要时,做简化假设使其在数学上更容易处理)。

  • 统计层面:使用概率模型来量化产生输入图像的未知量先验似然率和噪声测量过程,然后推断所期望量的最可能的估计并分析其结果的不确定程度。使用的推断算法往往与用于逆转(科学的)图像形成过程的优化方法密切相关。

  • 工程层面:开发出易于描述和实现且己知在实践中行之有效的方法。测试这些方法,以便于了解其不足和失效模态,及其期望的计算代价(运行时的性能)。

  以上这三个途径相互依存,并且贯穿本书始终。

第二版特别注释

过去的十年见证了计算机视觉算法在性能和适用性上的一次真正的爆炸,其中大部分是由机器学习算法运用于大量视觉训练数据而产生的。

深度神经网络现在在许多视觉算法中扮演着重要的角色,这本书的新版本在早期就将其作为基础技术介绍,并在后续章节中广泛使用。

第二版中最显著的变化包括:

机器学习、深度学习和深度神经网络在第5章中介绍,因为它们在视觉算法中扮演的角色与在前两章中介绍的图像处理、图形/概率模型和能量最小化等更经典的技术一样重要。

由于端到端深度学习系统不再需要开发构建模块,如特征检测、匹配和分割,因此识别章节已经在书的早些时候移到了第6章。许多选修视觉课程的学生主要对视觉识别感兴趣,因此在课程的早期呈现这些资料,可以使学生更容易以这些主题为期末专题的基础。

目录内容:

成为VIP会员查看完整内容
0
101

相关内容

计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学,更进一步的说,就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉,并进一步做图形处理,使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。作为一个科学学科,计算机视觉研究相关的理论和技术,试图建立能够从图像或者多维数据中获取‘信息’的人工智能系统。

知识荟萃

精品入门和进阶教程、论文和代码整理等

更多

查看相关VIP内容、论文、资讯等

有很多关于傅里叶变换的书; 然而,很少有面向多学科读者的。为工程师写一本关于代数概念的书是一个真正的挑战,即使不是太难的事,也要比写一本关于理论应用的代数书更有挑战性。这就是本书试图面对的挑战。因此,每个读者都能够创建一个“按菜单”的程序,并从语句或计算机程序中提取特定元素,以建立他们在该领域的知识,或将其运用于更具体的问题。

本文叙述是非常详细的。读者可能偶尔需要一些关于有限组的高级概念,以及对组行为的熟悉程度。我强调了那些重要的定义和符号。例如,从多个角度(交换群、信号处理、非交换群)研究卷积的概念,每次都要放在它的背景知识中。因此,不同的段落,虽然遵循一个逻辑递进,有一个真正的统一,但可以根据自己需要选取阅读。

第一章用群论的语言来解释主要概念,并解释后面将用到的符号。第二章将所得结果应用于各种问题,并首次接触快速算法(例如Walsh 变换)。第三章对离散傅里叶变换进行了阐述。第四章介绍了离散傅里叶变换的各种应用,并构成了对前一章的必要补充,以充分理解所涉及的机制以及在实际情况中使用。第五章围绕傅里叶变换提出了更多新颖的思想和算法,产生了大量的应用。第六章需要一些更高级的知识,特别是对有限场理论的一些熟悉。它研究了有限域中的值变换,并给出了在校正码中的应用。最后两章(最困难的一章),具有更多的代数性质,并建议推广已经在有限非交换群的情况下进行的构造。第七章揭示了线性表示的理论。第八章和最后一章将这一理论应用于理论(群的简洁性研究)和实际(光谱分析)领域。

https://mathematical-tours.github.io/daft/

成为VIP会员查看完整内容
0
35

本书是英国剑桥大学卡文迪许实验室的著名学者David J.C.MacKay博士总结多年教学经验和科研成果,于2003年推出的一部力作。本书作者不仅透彻地论述了传统信息论的内容和最新编码算法,而且以高度的学科驾驭能力,匠心独具地在一个统一框架下讨论了贝叶斯数据建模、蒙特卡罗方法、聚类算法、神经网络等属于机器学习和推理领域的主题,从而很好地将诸多学科的技术内涵融会贯通。本书注重理论与实际的结合,内容组织科学严谨,反映了多门学科的内在联系和发展趋势。同时,本书还包含了丰富的例题和近400道习题(其中许多习题还配有详细的解答),便于教学或自学,适合作为信息科学与技术相关专业高年级本科生和研究生教材,对相关专业技术人员也不失为一本有益的参考书。

成为VIP会员查看完整内容
0
45

当前关于机器学习方面的资料非常丰富:Andrew NG在Coursera上的机器学习教程、Bishop的《机器学习与模式识别》 和周志华老师的《机器学习》都是非常好的基础教材;Goodfellow等人的《深度学习》是学习深度学习技术的首选资料;MIT、斯坦福等名校的公开课也非常有价值;一些主要会议的Tutorial、keynote也都可以在网上搜索到。然而,在对学生们进行培训的过程中, 我深感这些资料专业性很强,但入门不易。一方面可能是由于语言障碍,另一个主要原因在于机器学习覆盖 面广,研究方向众多,各种新方法层出不穷,初学者往往在各种复杂的名词,无穷无尽的 算法面前产生畏难情绪,导致半途而废。

本书的主体内容是基于该研讨班形成的总结性资料。基于作者的研究背景,这本书很难说 是机器学习领域的专业著作,而是一本学习笔记,是从一个机器学习 技术使用者角度对机器学习知识的一次总结,并加入我们在本领域研究中的一些经验和发现。与其说是一本教材,不如说是一本科普读物, 用轻松活泼的语言和深入浅出的描述为初学者打开机器学习这扇充满魔力的大门。打开大门以后,我们会发现这是个多么让人激动人心的 领域,每天都有新的知识、新的思路、新的方法产生,每天都有令人振奋的成果。我们希望这本书 可以让更多学生、工程师和相关领域的研究者对机器学习产生兴趣,在这片异彩纷呈的海域上找到 属于自己的那颗贝壳。

强烈推荐给所有初学机器学习的人,里面有: 书籍的pdf 课堂视频 课堂slides 各种延伸阅读 MIT等世界名校的slides 学生的学习笔记等

成为VIP会员查看完整内容
0
86

决策理论是现代人工智能和经济学的基础。本课程主要从统计学的角度,也从哲学的角度,为决策理论打下坚实的基础。本课程有两个目的:

  • 深入了解统计决策理论、实验设计的自动化方法,并将其与人类决策联系起来。
  • 通过开发算法和智能代理的实验,将该理论应用到强化学习和人工智能的实际问题中。

课程可分为两部分。

  • 第一部分,我们介绍了主观概率和效用的概念,以及如何用它们来表示和解决决策问题。然后讨论未知参数的估计和假设检验。最后,我们讨论了顺序抽样、顺序实验,以及更一般的顺序决策。

  • 第二部分是不确定性下的决策研究,特别是强化学习和专家咨询学习。首先,我们研究几个有代表性的统计模型。然后,我们给出了使用这些模型做出最优决策的算法的概述。最后,我们来看看学习如何根据专家的建议来行动的问题,这个领域最近在在线广告、游戏树搜索和优化方面有很多应用。

成为VIP会员查看完整内容
0
85

Python算法,第二版解释了Python方法的算法分析和设计。本书由《初级Python》的作者Magnus Lie Hetland撰写,主要关注经典算法,但也对基本的算法解决问题技术有了深入的理解。

这本书涉及一些最重要和最具挑战性的领域的编程和计算机科学在一个高度可读的方式。它涵盖了算法理论和编程实践,演示了理论是如何反映在真实的Python程序中的。介绍了Python语言中内置的著名算法和数据结构,并向用户展示了如何实现和评估其他算法和数据结构

成为VIP会员查看完整内容
0
105

机器学习有很多名称,如机器学习、人工智能、模式识别、数据挖掘、数据同化和大数据等等。它在许多科学领域都有发展,比如物理学、工程学、计算机科学和数学。例如,它被用于垃圾邮件过滤、光学字符识别(OCR)、搜索引擎、计算机视觉、自然语言处理(NLP)、广告、欺诈检测、机器人技术、数据预测、材料发现、天文学。这使得有时在文献中很难找到一个特定问题的解决方案,仅仅是因为不同的单词和短语用于同一个概念。

这本书旨在缓解这一问题。一个共同的概念,但已知在几个学科不同的名称,是描述使用数学作为共同的语言。读者会发现索引对他们所知的特定主题有用。该索引是全面的,使它很容易找到所需的信息。希望这本书能成为有用的参考书,并成为任何使用机器学习技术的人书架上的必备品

这本书的重点是为什么——只有当一个算法是成功的被理解的时候,它才能被正确的应用,并且结果是可信的。算法经常被并排讲授,却没有显示出它们之间的异同。这本书解决了共性,并旨在给一个彻底和深入的处理和发展直觉,同时保持简洁。

对于任何使用机器学习技术的人来说,这本有用的参考书应该是必备的。

课件:

成为VIP会员查看完整内容
0
173

简介: Python作为目前受欢迎的语言之一,越来越多的人成为Pythoner,这本书不仅仅是一本Python说明书,该书基于Python3.7。 Python中的经典计算机科学问题可以使用经过时间验证的方案,练习和算法来提高您的CS解决问题的能力。看起来很新或独特的计算机科学问题通常源于经典算法,编码技术和工程原理。并且经典方法仍然是解决它们的最佳方法!通过对本书的学习,将解决许多编码难题,从简单的任务(如二进制搜索算法)到使用k-means进行数据聚类。该书主要包括:

  • 搜索算法
  • 图的常用技术
  • 神经网络
  • 遗传算法
  • 对抗搜索
  • 使用类型提示
  • 涵盖Python 3.7

目录:

  • 简介
  • 小问题
  • 搜索问题
  • 约束满足问题
  • 图问题
  • 遗传算法
  • K均值聚类
  • 简单的神经网络
  • 对抗搜索
  • 其他问题

作者介绍: David Kopec是位于佛蒙特州伯灵顿的尚普兰学院的计算机科学与创新助理教授。他是一个有经验的软件开发者.

成为VIP会员查看完整内容
0
97
小贴士
相关VIP内容
专知会员服务
35+阅读 · 2020年11月2日
专知会员服务
45+阅读 · 2020年9月21日
专知会员服务
86+阅读 · 2020年7月27日
专知会员服务
41+阅读 · 2020年5月22日
《可解释的机器学习-interpretable-ml》238页pdf
专知会员服务
99+阅读 · 2020年2月24日
【2020新书】数据科学:十大Python项目,247页pdf
专知会员服务
124+阅读 · 2020年2月21日
【2020新书】简明机器学习导论,电子书与500页PPT
专知会员服务
173+阅读 · 2020年2月7日
【新书】Python中的经典计算机科学问题,224页pdf
专知会员服务
97+阅读 · 2019年12月28日
相关论文
Bernhard Schölkopf
9+阅读 · 2019年11月24日
Object Detection in 20 Years: A Survey
Zhengxia Zou,Zhenwei Shi,Yuhong Guo,Jieping Ye
32+阅读 · 2019年5月13日
Deep Learning for Energy Markets
Michael Polson,Vadim Sokolov
3+阅读 · 2019年4月10日
Few-shot Learning: A Survey
Yaqing Wang,Quanming Yao
280+阅读 · 2019年4月10日
Deep Node Ranking: an Algorithm for Structural Network Embedding and End-to-End Classification
Blaž Škrlj,Jan Kralj,Janez Konc,Marko Robnik-Šikonja,Nada Lavrač
4+阅读 · 2019年2月11日
Meta-Transfer Learning for Few-Shot Learning
Qianru Sun,Yaoyao Liu,Tat-Seng Chua,Bernt Schiele
4+阅读 · 2018年12月6日
Learning From Positive and Unlabeled Data: A Survey
Jessa Bekker,Jesse Davis
4+阅读 · 2018年11月12日
Ozan Oktay,Jo Schlemper,Loic Le Folgoc,Matthew Lee,Mattias Heinrich,Kazunari Misawa,Kensaku Mori,Steven McDonagh,Nils Y Hammerla,Bernhard Kainz,Ben Glocker,Daniel Rueckert
16+阅读 · 2018年5月20日
Balazs Pejo,Qiang Tang
4+阅读 · 2018年2月28日
Linyuan Gong,Ruyi Ji
8+阅读 · 2018年1月19日
Top