Many problems in Computer Vision can be reduced to either working around a known transform, or given a model for the transform computing the inverse problem of the transform itself. We will look at two way of working with the matrix $A$ and see how transforms are at the root of image processing and vision problems.


翻译:计算机愿景的许多问题可以简化为要么围绕已知的变换工作,要么给变换模式来计算变换本身的反问题本身。 我们将研究两种方式,即与矩阵合作($A$ ), 研究变换如何成为图像处理和视觉问题的根源。

0
下载
关闭预览

相关内容

多标签学习的新趋势(2020 Survey)
专知会员服务
44+阅读 · 2020年12月6日
专知会员服务
124+阅读 · 2020年9月8日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium9
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年12月17日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium8
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月16日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
43+阅读 · 2019年1月3日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年2月6日
Arxiv
0+阅读 · 2023年2月5日
Arxiv
19+阅读 · 2020年7月13日
Learning in the Frequency Domain
Arxiv
11+阅读 · 2020年3月12日
VIP会员
相关VIP内容
多标签学习的新趋势(2020 Survey)
专知会员服务
44+阅读 · 2020年12月6日
专知会员服务
124+阅读 · 2020年9月8日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium9
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年12月17日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium8
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月16日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
43+阅读 · 2019年1月3日
相关论文
Arxiv
0+阅读 · 2023年2月6日
Arxiv
0+阅读 · 2023年2月5日
Arxiv
19+阅读 · 2020年7月13日
Learning in the Frequency Domain
Arxiv
11+阅读 · 2020年3月12日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员