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1
CVPR 2012 Tutorial
Deep Learning Methods for Vision
(draft)
Honglak Lee
Computer Science and Engineering Division
University of Michigan, Ann Arbor
2
Input
Input space
Motorbikes
“Non”-Motorbikes
Learning
algorithm
pixel 1
pixel 2
pixel 1
pixel 2
Feature representations
3
Input
Input space
Feature space
Motorbikes
“Non”-Motorbikes
Feature
representation
Learning
algorithm
pixel 1
pixel 2
“wheel”
“handle”
handle
wheel
Feature representations
4
Image
Low-level
vision features
(SIFT, HOG, etc.)
Object detection
/ classification
Image
Grasp point
Low-level
features
Object
detection
Audio
classification
Audio
Low-level
audio features
(spectrogram, MFCC, etc.)
Speaker
identification
Input data
Learning
algorithm
Feature
representation
State-of-the-art:
“hand-crafting”
How is computer perception done?
5
SIFT Spin image
HoG
RIFT
Textons
GLOH
Computer vision features
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资源评论
- yyjsunny2014-12-24资料非常好,有助于对deep learning的理解
- 奋进中的蜗牛2016-04-20资料非常好,有助于对deep learning的理解
Qinrui_Yan
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