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CVPR2012最勇猛的rebuttal

2012年2月13日 19 条评论

Editor’s note: the following is an anonymized letter from a Machine Learning researcher who decided to withdraw his submission from 2012.  The submission received ratings of “Definitely Reject,” “Borderline” and “Weakly Reject.”  The letter and the paper reviews are posted here with his permission.

 

Hi Serge,

 

We decided to withdraw our paper #[ID no.] from CVPR “[Paper Title]” by [Author Name] et al.

We posted it on ArXiv: http://arxiv.org/ [ Paper ID] .

 

We are withdrawing it for three reasons: 1) the scores are so low, and the reviews so ridiculous, that I don’t know how to begin writing a without insulting the reviewers; 2) we prefer to submit the paper to where it might be better received; 3) with all the fuss I made, leaving the paper in would have looked like I might have tried to bully the program committee into giving it special treatment.

 

Getting papers about feature learning accepted at vision conference has always been a struggle, and I’ve had more than my share of bad reviews over the years. Thankfully, quite a few of my papers were rescued by area chairs.

 

This time though, the reviewers were particularly clueless, or negatively biased, or both. I was very sure that this paper was going to get good reviews because: 1) it has two simple and generally applicable ideas for segmentation (“purity tree” and “optimal cover”); 2) it uses no hand-crafted features (it’s all learned all the way through. Incredibly, this was seen as a negative point by the reviewers!); 3) it beats all published results on 3 standard datasets for scene parsing; 4) it’s an order of magnitude faster than the competing methods.

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kinect video 6/100: DarwinBot

2012年2月12日 没有评论

 

之前的视频可以从下面的网盘链接下载:

http://www.everbox.com/f/apOJoKDzCiVBVFi3zqvdsYocGh

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Starry Night Visualization

2012年2月12日 1 条评论

失语推荐!

Petros Vrellis利用openFrameworks开发的starry night的可视化作品。

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Goggles官方算法介绍

2012年2月12日 6 条评论

image

google在ICML2011上做的关于goggles的介绍,非常值得一看。

演讲人是google的Hartmut Neven,是负责visual search的老大?

欢迎大家努力发掘相关信息。

 

视频最后提到了用到了量子计算。(表示完全不懂,求扫盲)。

CVPR的review结果出了

2012年2月6日 11 条评论

不知道大家的结果怎么样

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YiMa 在SPARS11上的演讲

2012年1月31日 没有评论

在互联网上游荡的时候发现了马老师的SPARS11的演讲内容。

分享给大家

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陶哲轩获得克拉福德奖

2012年1月21日 4 条评论

压缩感知届怪兽级人物陶哲轩(因为就看过压缩感知的工作 8-O )获得了克拉福德奖。此同为瑞典皇家科学院颁奖的,为诺贝尔不喜欢的数学、地球科学、生物科学和天文学颁发的,因为比较穷的关系,每年只发一个领域的(今年发了俩个领域)。陶哲轩和同获得过菲尔茨奖的普林斯顿高等研究院的比利时数学家Jean Bourgain分享了这个奖。奖金,在2011年是600,000美刀,陶哲轩获得的是2012年的奖,Marr Prize貌似没奖金。

 

The Royal Swedish Academy of Sciences has decided to award the Crafoord Prize in Mathematics 2012 to Jean Bourgain, Institute for Advanced Study, Princeton, USA and , University of California, Los Angeles, USA,

“for their brilliant and groundbreaking work in harmonic analysis, partial differential equations, ergodic theory, number theory, combinatorics, functional analysis and theoretical computer science”.

GroupShot

2012年1月17日 2 条评论

今天看到一个很好玩的iOS应用GroupShot。点子是很早微软推出的Photo Fuse,将连拍的数张照片合成一张完美合照。

有设备的可以把玩一下。

Via

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Kmeans based indexing and Asymmetric Distance Computation for ANN search (Binary Local Feature): part1

2012年1月13日 6 条评论

受Herve Jegou的Hamming Embedding and Weak Geometric consistency for large-scale image search以及Product quantization for nearest neighbor search启发,将Kmeans clustering、inverted files、Asymmetric Distance Computation应用到二进制形式的局部特征的最近邻检索。

主要思路:

用Kmeans做特征的粗索引。

根据统计数据对feature进行压缩。

检索时使用非对称的方式计算索引特征与查询特征之间的距离。

算法:

训练:

  1. 使用Kmeans对欲索引的特征进行聚类,得到K个中心。对二进制形式的feature做聚类时,类别中心更新方式为:对于每一个bit,统计所有落在该类别的特征的对应bit上的1,0频率,并取高者。
  2. 对于每个cluster,统计所有落在该类别的特征的每个bit位的1,0频率,取1或者0频率靠近50%的前M个bits。(越靠近50%,熵越大)

经过训练,我们得到两组数据:

  • K个特征类别中心。
  • 对于每个类别中心,都有一组“M个bit位置标示符”。这些标示符构成一个对原始feature进行压缩的依据。(本文以后将其称为投影向量)

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CV Dazzle

2012年1月8日 4 条评论

CV Dazzle

之前介绍过一个反人脸检测的东西,作者Adam Harvey又将其发扬光大了,整出一个CV Dazzle。最早的版本没有考虑到审美上的因素,纯粹只是为了干掉人脸检测器(OpenCV based),这次Adam Harvey试图弄得。。好看点?

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