CS131學習筆記（lecture7）
講義地址：http://vision.stanford.edu/teaching/cs131_fall1718/files/07_DoG_SIFT.pdf 上節說到，RANSAC對於尺度變換下的關鍵點檢測效果不理想，所以本節將關注一些在尺度變換下依然可以有效檢測的方法。 尺度不變檢測 從直覺上，我們在進行不同尺度下的特徵檢測時，需要選取範圍不同的窗函數（以下以圓圈爲例），即：對比例尺較小的圖像選取
相關文章
- 1. CS131學習筆記（lecture8）
- 2. CS131學習筆記（lecture6）
- 3. CS131學習筆記（lecture4）
- 4. CS131學習筆記（lecture5）
- 5. cs231n 2018系列筆記（lecture7）
- 6. [學習筆記] CS131 Computer Vision: Foundations and Applications：Lecture 3 線性代數初步
- 7. cs231n-Lecture7&8
- 8. 「學習筆記」學習筆記合集
- 9. 【學習筆記】FastCGI學習筆記
- 10. [學習筆記]CentOS 學習筆記01
- 更多相關文章...
- • 您已經學習了 XML Schema，下一步學習什麼呢？ - XML Schema 教程
- • 我們已經學習了 SQL，下一步學習什麼呢？ - SQL 教程
- • Tomcat學習筆記（史上最全tomcat學習筆記）
- • 適用於PHP初學者的學習線路和建議
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
