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miss樱桃小米虫
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小盆友2鸣儿

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人工智能和机器学习技术的快速发展,使得AI 主题会议也层出不穷,下面带大家一起了解一下人工智能领域的顶会都有哪些1. CVPR 国际计算机视觉与模式识别会议(CVPR)是IEEE一年一度的学术性会议,会议的主要内容是计算机视觉与模式识别技术。CVPR是世界顶级的计算机视觉会议(三大顶会之一,另外两个是 ICCV 和 ECCV ),近年来每年有约1500名参加者,收录的论文数量一般300篇左右。本会议每年都会有固定的研讨主题,而每一年都会有公司赞助该会议并获得在会场展示的机会。 2. ECCV ECCV 的全称是European Conference on Computer Vision(欧洲计算机视觉国际会议) ,两年一次,是计算机视觉三大会议(另外两个是ICCV和CVPR)之一。每次会议在全球范围录用论文300篇左右,主要的录用论文都来自美国、欧洲等顶尖实验室及研究所,中国大陆的论文数量一般在10-20篇之间。ECCV2010的论文录取率为27% ICCV 的全称是 IEEE International Conference on Computer Vision,即国际计算机视觉大会,由IEEE主办,与计算机视觉模式识别会议(CVPR)和欧洲计算机视觉会议(ECCV)并称计算机视觉方向的三大顶级会议,被澳大利亚ICT学术会议排名和中国计算机学会等机构评为最高级别学术会议,在业内具有极高的评价。不同于在美国每年召开一次的CVPR和只在欧洲召开的ECCV,ICCV在世界范围内每两年召开一次。ICCV论文录用率非常低,是三大会议中公认级别最高的. 4. ICLR ICLR ,全称为「International Conference on Learning  Representations」(国际学习表征会议),2013 年才刚刚成立了第一届。这个一年一度的会议虽然今年(2018)才办到第六届,但已经被学术研究者们广泛认可,被认为「深度学习的顶级会议」。这个会议的来头不小,由位列深度学习三大巨头之二的 Yoshua Bengio 和 Yann LeCun 牵头创办。 5. NIPS NIPS (NeurIPS),全称神经信息处理系统大会(Conference  and Workshop on Neural Information Processing Systems),是一个关于机器学习和计算神经科学的国际会议。该会议固定在每年的12月举行,由NIPS基金会主办。NIPS是机器学习领域的顶级会议。在中国计算机学会的国际学术会议排名中,NIPS为人工智能领域的A类会议。 ICML 是 International Conference on Machine Learning的缩写,即国际机器学习大会。ICML如今已发展为由国际机器学习学会(IMLS)主办的年度机器学习国际顶级会议。 7. IJCV 国际期刊计算机视觉,详细描绘了信息科学与工程这一领域的快速发展。一般性发表的文章提出广泛普遍关心的重大技术进步。短文章提供了一个新的研究成果快速发布通道。综述性文章给与了重要的评论,以及当今发展现状的概括。 8. PAMI PAMI 是IEEE旗下,模式识别和机器学习领域最重要的学术性汇刊之一。在各种统计中,PAMI被认为有着很强的影响因子和很高的排名。 9. AAAI 国际人工智能协会。前身为美国人工智能协会,目前是一个非盈利的学术研究组织,致力于推动针对智能行为本质的科学研究 10. IJCAI IJCAI 全称为人工智能国际联合大会(International Joint Conference on  Artificial Intelligence),是国际人工智能领域排名第一的学术会议,为 CCF A 类会议。该会议于 1969 年首度在美国华盛顿召开,随着人工智能的热度日益攀升,原本仅在奇数年召开的IJCAI 自 2015 年开始变成每年召开。 11. ACM/MM ACMMM 是全球多媒体领域的顶级会议,会议每年通过组织大规模图像视频分析、社会媒体研究、多模态人机交互、计算视觉、计算图像等影响多媒体行业的前沿命题竞赛,引领全球新媒体发展方向。 12. TNNLS 从英文翻译而来-IEEE神经网络与学习系统交易是由IEEE计算智能学会出版的月度同行评审科学期刊。它涵盖了神经网络和相关学习系统的理论,设计和应用。

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CENGUODIAN13247606080

是同一个期刊!!IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence中文:IEEE模式分析与机器智能汇刊

233 评论

圆满的满

PAMI是IEEE旗下,模式识别和机器学习领域最重要的学术性汇刊之一。在各种统计中,PAMI被认为有着很强的影响因子和很高的排名。全称:IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 中文:IEEE模式分析与机器智能汇刊在模式识别,机器学习领域相当于nature、science

280 评论

笨笨猫Shirley

姓名:高强     学号: 【嵌牛导读】:本文主要介绍Canny图像边缘检测算法的步骤和对各个步骤的理解 【嵌牛鼻子】:边缘检测,Canny,步骤 【嵌牛提问】:canny边缘检测算法的步骤是怎样? 【嵌牛正文】: 1. Canny边缘检测算法的提出和指标 Canny算法是John Canny在1986年提出的,那年John Canny 28岁,该文章发表在PAMI顶级期刊上( Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence,vol. 8, 1986 , pp 679-698  )。 Canny算子与Marr(LoG)边缘检测方法类似(Marr大爷号称计算机视觉之父),也属于是先平滑后求导数的方法。John Canny研究了最优边缘检测方法所需的特性,给出了评价边缘检测性能优劣的三个指标: (1)好的信噪比 ,即将非边缘点判定为边缘点的概率要低,将边缘点判为非边缘点的概率要低; (2)高的定位性能 ,即检测出的边缘点要尽可能在实际边缘的中心; (3)对单一边缘仅有唯一响应 ,即单个边缘产生多个响应的概率要低,并且虚假响应边缘应该得到最大抑制。 用一句话说,就是希望在提高对景物边缘的敏感性的同时,可以抑制噪声的方法才是好的边缘提取方法。 2.  Canny边缘检测算法的步骤 : (1)图像高斯滤波进行降噪处理。 (2)用一阶偏导的有限差分计算梯度的幅值和方向。 (3)对梯度幅值进行非极大值抑制。 (4)用双阈值算法检测和连接边缘。 3.  Canny边缘检测算法的通俗理解 Canny算法的目的就是边缘检测,何为边缘?图象局部区域亮度变化显著的部分,对于灰度图像来说,也就是灰度值有一个明显变化,既从一个灰度值在很小的缓冲区域内急剧变化到另一个灰度相差较大的灰度值。那么怎么表征这种灰度值的变化呢?这里想到的就是导数微分,导数就是表征变化率的,但是数字图像都是离散的,也就是导数肯定会用差分来代替。也就是具体算法中的步骤2,用相邻像素的差分来计算梯度的大小和方向。但是在真实的图像中,一般会有噪声,噪声会影响梯度的计算,所以步骤1要先滤波。理论上将图像梯度幅值的元素值越大,说明图像中该点的梯度值越大,但这不能说明该点就是边缘。在Canny算法中,步骤3的非极大值抑制是进行边缘检测的重要步骤,通俗意义上是指寻找像素点的局部最大值,沿着梯度方向,比较它前面和后面的梯度值,若梯度值局部最大则有可能为边缘像素,进行保留,否则就进行抑制。步骤4是一个典型算法,有时候我们并不能一刀切,也就是超过阈值的都是边缘点,而是设两个阈值,希望在高阈值和低阈值之间的点也可能是边缘点,而且这些点最好在高阈值的附近,也就是说这些中间阈值的点是高阈值边缘点的一种延伸。所以步骤4用了双阈值来进行检测和连接边缘。双阈值有时也叫做滞后阈值。

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