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什么是计算机视觉？它在人工智能领域的应用都有哪些？

计算机视觉（ComputerVision）是一门以人类视觉系统为模型，利用数字图像处理、计算机图形学、模式识别等技术来处理和解释图像或视频，并从中提取有用信息的学科。
人工智能培训·2024-01-10 22:20

图像描述生成笔记：Show and Tell: A Neural Image Caption Generator，2015年由谷歌团队创作，发布于年 IEEE 计算机视觉和模式识别会议CVPR

这篇论文是ImageCaption领域的开山之作，而我写的这篇笔记也是我在知乎创作的开端。ImageCaption，是指从图片中自动生成一段描述性文字。要求机器不仅能检测出图像中的物体，而且要理解物体之间的相互关系，最后还要用合理的语言表达出来。对人来说，这项任务soeasy，但是对机器来说，这就是极具挑战性了。首先介绍一下机器翻译中的编码解码模型，因为图像描述的基础是机器翻译带来的灵感。在最原始
冰岛小贤·2024-01-10 03:14

一文读懂，值得细读，遗传算法等优化算法的收敛性及分析模型

关节机器人运动轨迹规划，细胞机器人的结构优化等)，函数优化(非线性，多模型，多目标优化等)，规划管理(生产规划，规划制图，并行机任务分配等)，信号处理和人工生命组合优化(TSP问题，背包问题，图分划问题等)，图像处理(模式识别
莹莹苏莹·2024-01-09 20:00

122基于matlab的CSO-SVM，BA-SVM模式识别模型

基于matlab的CSO-SVM，BA-SVM模式识别模型。优化SVM的两个参数晚上最佳参数确定。输出分类识别结果和准确率。数据可更换自己的，程序已调通，可直接运行。
顶呱呱程序·2024-01-09 20:03

2019-08-14 进入人工智能行业必读的书籍

，北京航空航天大学出版社；3、LearningOpenCVcomputervisionwiththeopencvlibrary,GaryBradski,AdrianKaebler,O'REILLY4、模式识别
可乐W·2024-01-09 10:25

126基于matlab的孪生支持向量机（Twin support vector machine,TWSVM）是SVM的一种变形算法

126matlabTWSVM模式识别(xiaohongshu.com)
顶呱呱程序·2024-01-08 08:35

2022-11-28

TLRs是一种模式识别受体家族，在先天免疫反应中起着重要作用。很多病原体（例如病毒、细菌和真菌）组成性地表达了一套称为病原体
图灵基因·2024-01-08 00:51

机器视觉技能培养：桥接学院与工业界的鸿沟

它通过数字图像处理和模式识别等手段，实现机器对图像内容的“视觉”识别能力。机器视觉技术广泛应用在现代工业生产各个环节，大大提升了自动化水平，成为工
机器视觉知识推荐、就业指导·2024-01-07 19:27

FCN学习-----第一课

语义分割中的全卷积网络CVPRIEEE国际计算机视觉与模式识别会议PAMIIEEE模式分析与机器智能汇刊需要会的知识点：神经网络：前向传播和反向传播卷积神经网络：CNN，卷积，池化，上采样分类网络：VGG
湘溶溶·2024-01-07 07:56

基于缺陷模式的软件测试

缺陷模式识别：在收集到足够的缺陷数据后，可以进行缺陷模式的识别。通过对缺陷进行分类和分析，可以发现一些共同的特征
御無沙汰·2024-01-06 11:01

机器学习中的流形学习算法 Manifold Learning

1.流形学习概述流形学习manifoldlearning，于2000年在Science杂志上首次提出，是一大类基于流形的框架，是机器学习、模式识别中的一种方法，在维数约简（降维）方面具有广泛的应用。
scott198512·2024-01-06 09:11

Flink CEP完全指南：捕获数据的灵魂，构建智慧监控与实时分析大师级工具

它可以用来识别事件流中的复杂模式和序列，这对于需要在实时数据流中进行模式识别的应用场景非常有用，比如监控、异常检测、业务流程管理等。
数据与后端架构提升之路·2024-01-05 21:01

LabVIEW开发分布式光纤油气管道泄漏检测及预警系统

软件部分则基于LabVIEW虚拟仪器平台实现从数据采集到模式识别的功能。系
LabVIEW开发·2024-01-05 11:23

1年后，我回来了

现在上的课似懂非懂，模式识别属实难，我也愈加自闭了。。。。。。好在现在坚持每天学英语了，下周应该要重新开始跑步了，第三周是时候改变了
huster280·2024-01-05 06:06

图像识别用什么神经网络,图神经网络可以做什么

人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks）（简称ANN）系统从20世纪40年代末诞生至今仅短短半个多世纪，但由于他具有信息的分布存储、并行处理以及自学习能力等优点，已经在信息处理、模式识别
「已注销」·2024-01-04 13:16

机器学习常用算法模型总结

文章目录1.基础篇：了解机器学习1.1什么是机器学习1.2机器学习的场景1.2.1模式识别1.2.2数据挖掘1.2.3统计学习1.2.4自然语言处理1.2.5计算机视觉1.2.6语音识别1.3机器学习与深度学习
几窗花鸢·2024-01-04 12:23

pytorch入门：权重正则化，Dropout正则化，BN ，权重初始化

还有新的目标检测，目标识别，图形分割等无监督学习没有标签的数据，通过推断输入数据中的结构来建模，模型包括关联学习，降维，聚类等半监督学习这个就是前两者的结合，使用大量的没标记的数据，同时由部分使用标记数据进行模式识别
AI路漫漫·2024-01-04 11:24

python模拟鼠标拖动滑块_Python+Selenium 拖动滑块 （一）

程序通过记录用户拖动滑块的轨迹，这一串的轨迹数据采用模式识别的手段就可以判断出这是否是真人在操作。
weixin_39543478·2024-01-04 05:35

模式识别与机器学习-半监督学习

模式识别与机器学习-半监督学习半监督学习半监督学习的三个假设半监督学习算法自学习算法自学习的步骤：自学习的优缺点：优点：缺点：协同训练多视角学习生成模型半监督SVM谨以此博客作为复习期间的记录半监督学习半监督学习
Kilig*·2024-01-03 22:45

一种安防场景下融合注意力机制和时空图卷积神经网络的人体动作识别方法与流程

本发明涉及模式识别与计算机视觉领域，尤其涉及一种安防场景下融合注意力机制和时空图卷积神经网络的人体动作识别方法。
baidu_huihui·2024-01-03 08:30

模式识别/机器学习/深度学习课程设计——基于百度AI+Tthinker的图像识别系统

最近在网上看到了百度AI的这个平台，感觉很有趣，而且都不需要自己去实现深度学习的代码，只需要去调用接口。主要难点就是图形界面的构建。通过这个项目，能对大家的图形界面开发有一个很大的提升。百度AI开放平台-全球领先的人工智能服务平台(baidu.com)什么是百度Aip模块百度AI平台提供了很多的API接口供开发者快速的调用运用在项目中本文写的是使用百度AI的在线接口SDK模块（baidu-aip）
喜欢吃豆·2024-01-03 07:50

模式识别与机器学习-概率图模型

模式识别与机器学习-概率图模型概率图模型三大基本问题表示推断学习有向概率图模型例子三种经典的图HMMViterbi算法谨以此博客作为复习期间的记录概率图模型三大基本问题概率图模型通常涉及三个基本问题，即表示
Kilig*·2024-01-02 20:35

连续子数组的最大和

今天测试组开完会后,他又发话了:在古老的一维模式识别中,常常需要计算连续子向量的最大和,当向量全为正数的时候,问题很好解决。但是,如果向量中包含负数,是否应该包含某个负数,并期望旁边的正数会弥补它呢？
夜心_d5bb·2024-01-01 16:16

机器学习的重要性

预测分析：机器学习可以通过对历史数据的分析和模式识别，预测未来的趋势和结果，比如在销售、市场营销、天气预报等领域。个性化推荐：机器学习可以根据用户的历史行为和偏好，为用户提供个性化的推荐服务，比
北辰Charih·2024-01-01 13:43

管理者到领导者只需7步

从战术家到战略家:水平切换能力，模式识别能力，思维模拟能力。从泥瓦匠到建筑师:不断的实践学习，从专业的开始变成更高的水准。从被动者到主动者:对团队的凝聚要有主动意识，人才的需求是通过主动发掘的。
杨平的·2024-01-01 10:50

计算机视觉工程师就业前景如何

计算机视觉主要涵盖了图像处理、模式识别等多个领域，可以应用到很多行业中。随着人工智能技术的快速发展，计算机视觉作为其中的重要分支之一，其就业前景非常广阔。
人工智能技术与咨询·2023-12-31 23:21

Coursera上10个值得去学习的机器学习课程（有字幕）

本课程为你提供有关机器学习、数据挖掘和统计模式识别的广泛介绍。本课程详细讨论了机器学习所需的所有数学知识。本课程使用开源编程语言Octave。Octave提供了一种理解机器学习基础
加百力·2023-12-31 15:24

讨论k值以及初始聚类中心对聚类结果的影响_K均值聚类需要标准化数据吗

数据挖掘一种新兴的交叉的学科技术，涉及了模式识别、数据库、统计学、机器学习和人工智能等多个领撤分类、聚类、关联规则是数据挖掘技术几个主要的研究领域。在数据挖掘的几个主要研究领域中，聚类是其中一个重要研
是空空呀·2023-12-31 12:33

模式识别与机器学习-集成学习

集成学习集成学习思想过拟合与欠拟合判断方法K折交叉验证BootstrapBagging随机森林的特点和工作原理：BoostingAdaBoost工作原理：AdaBoost的特点和优点：AdaBoost的缺点：GradientBoosting工作原理：GradientBoosting的特点和优点：GradientBoosting的变种：Bagging和Boosting算法比较Bagging（Boot
Kilig*·2023-12-31 06:45

为什么自动驾驶汽车不需要激光雷达？

特斯拉公司一直是基于视觉的自动驾驶方法的拥护者，在今年的计算机视觉和模式识别会议(CVPR)上，该公司首席人工智能科学家AndrejKarpathy解释了采用这一方法的原因。
鹤子青云上·2023-12-31 04:19

什么是计算机视觉

为实现这个目标，计算机视觉结合了图像处理、机器学习、模式识别、计算几何等多个领域的理论和技术。
人工智能技术与咨询·2023-12-30 18:15

探寻数据压缩——第一代小波构造的统一框架

小波分析作为一种多尺度分析方法，已经在信号处理、图像处理、数据压缩和模式识别等领域中展现出了巨大的应用潜力。
非著名程序员阿强·2023-12-30 15:00

SVM（支持向量机）-机器学习

它属于机器学习中的一类强大而灵活的模型，广泛应用于模式识别、图像分类、自然语言处理等领域。基本原理:SVM的基本原理是通过找到能够有效分隔不同类别的超平面来进行分类。
普通研究者·2023-12-30 07:35

模式识别、计算机视觉、机器学习领域的顶级期刊和会议（整理）

部分AI刊物影响因子05SCIIF20052004JMLR4.0275.952（机器学习）PAMI3.8104.352（模式识别）IJCV3.6572.914（计算机视觉）TOIS4.5294.097AIJ2.6383.570MLJ3.1083.258ECJ1.5683.206TEvC3.2573.688DMKD2.1052.800NCJ2.5912.364TNN2.2052.178PR2.153
birdNet22·2023-12-29 14:21

计算机视觉领域的会议与期刊

ICCV的全称是IEEEInternationalConferenceonComputerVision，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
程序小迷糊Y·2023-12-29 14:51

Python实现连续子数组的最大和

今天测试组开完会后,他又发话了:在古老的一维模式识别中,常常需要计算连续子向量的最大和,当向量全为正数的时候,问题很好解决。但是,如果向量中包含负数,是否应该包含某个负数,并期望旁边的正数会弥补它呢？
Gxxx_xx·2023-12-29 10:17

模式识别与机器学习-无监督学习-降维

模式识别与机器学习-无监督学习-降维为什么要降维维度选择手工移除特征过滤式选择包裹式选择嵌入式选择维度抽取（线性模型）MDSPCA目标1：最小重构误差目标2：最大投影方差SVD思考：为什么保留特征值大的
Kilig*·2023-12-29 08:13

基于 AForge.Net 框架的扑克牌计算机视觉识别

实现这样的程序同样也是学习计算机视觉和模式识别的好路子。本文涉及到
Conmajia·2023-12-28 14:16

模式识别与机器学习-SVM（带软间隔的支持向量机）

SVM（带软间隔的支持向量机）软间隔思想的由来软间隔的引入谨以此博客作为复习期间的记录。软间隔思想的由来在上一篇博客中，回顾了线性可分的支持向量机,但在实际情况中，很少有完全线性可分的情况，大部分线性可分的情况都是整体线性可分，个别样本点无法线性分割开。因此就要避免这极个别样本点对分割平面产生的影响。线性可分支持向量机软间隔的引入在分类过程中，允许极个别数据点“越界”，如何在目标函数中体现这一点呢
Kilig*·2023-12-28 11:29

模式识别与机器学习-无监督学习-聚类

无监督学习-聚类监督学习&无监督学习K-meansK-means聚类的优点：K-means的局限性：解决方案：高斯混合模型（GaussianMixtureModels，GMM）多维高斯分布的概率密度函数：高斯混合模型（GaussianMixtureModel，GMM）模型形式：EM算法迭代过程：K-means与高斯混合模型（GMM）的对比：K-means：高斯混合模型（GMM）：高斯混合模型（GM
Kilig*·2023-12-28 11:29

模式识别与机器学习-SVM（线性支持向量机）

线性支持向量机线性支持向量机间隔距离学习的对偶算法算法:线性可分支持向量机学习算法线性可分支持向量机例子谨以此博客作为复习期间的记录线性支持向量机在以上四条线中，都可以作为分割平面，误差率也都为0。但是那个分割平面效果更好呢？其实可以看出，黑色的线具有更好的性质，因为如果将黑色的线作为分割平面，将会有更大的间隔距离。其中，分割平面可以用以下式子表示:wx+b=0wx+b=0wx+b=0w和bw\t
Kilig*·2023-12-28 10:59

模式识别与机器学习-SVM（核方法）

SVM（核方法）核方法核技巧在SVM中的应用谨以此博客作为复习期间的记录核方法对解线性分类问题，线性分类支持向量机是一种非常有效的方法．但是，有时分类问题是非线性的，这时可以使用非线性支持向量机，核心思想是通过核方法将低维非线性可分数据转化为高维线性可分数据。非线性问题往往不好求解，所以希望能用解线性分类问题的方法解决这个问题.所采取的方法是进行一个非线性变换,将非线性问题变换为线性问题,通过解变
Kilig*·2023-12-28 10:55

模式识别与机器学习第一章

二、模式识别的概念模式识别：直观，无所不在，“人以类聚，物以群分”。目的：利用计算机对物理对象进行分类，在错误概率最小的条件下，使识别的结果尽量与客观物体相符
露(^_^)·2023-12-28 10:13

模式识别与机器学习（十二）：Stacking

原理在本次实验中以决策树、svm和随机森林为基学习器，以决策树为元学习器。Stacking的做法是首先构建多个不同类型的一级学习器，并使用他们来得到一级预测结果，然后基于这些一级预测结果，构建一个二级学习器，来得到最终的预测结果。Stacking的动机可以描述为：如果某个一级学习器错误地学习了特征空间的某个区域，那么二级学习器通过结合其他一级学习器的学习行为，可以适当纠正这种错误。具体步骤如下图所
从零开始的奋豆·2023-12-28 10:38

模式识别与机器学习（十二）：随机森林

原理随机森林(RandomForest,RF)是Bagging的一个扩展变体。RF在以决策树为基学习器构建Bagging集成的基础上，在决策树的训练过程中引入随机属性选择。训练每颗决策树时随机选出部分特征作为输入，所以该算法被称为随机森林算法。在RF中，对基决策树的每个结点，先从该结点的属性集合中随机选择一个包含k个属性的子集（假定有d个属性），然后再从这个子集中选择一个最优属性用于划分。参数k控
从零开始的奋豆·2023-12-28 10:34

模式识别与机器学习-特征选择和提取

模式识别与机器学习-特征选择和提取特征选择一些距离测度公式独立特征的选择准则一般特征的散布矩阵准则离散K-L变换谨以此博客作为复习期间的记录。
Kilig*·2023-12-27 10:35

机器学习基础整理(第2章) - 模式分类

文章目录什么是模式识别/分类器？
王踹踹·2023-12-26 08:40

模式识别与机器学习第三章

一、线性判别函数1.两类问题的判别函数若这些属于ω1和ω2两类的模式可用一个直线方程d(x)=0来划分，d(x)=w1x1+w2x2+w3=0d(x)称为两类模式的判别函数；d(x)=0称为决策面/判别界面方程。用判别函数进行模式分类依赖的两个因素：（1）判别函数的几何性质：线性的和非线性的函数。（2）判别函数的系数：判别函数的形式确定后，主要就是确定判别函数的系数问题。2.n维线性判别函数的一般
露(^_^)·2023-12-26 08:40

【模式识别与机器学习】——2.2正态分布模式的贝叶斯分类器

出发点：当已知或者有理由设想类概率密度函数P(x|ωi)是多变量的正态分布时，上一节介绍的贝叶斯分类器可以导出一些简单的判别函数。由于正态密度函数易于分析，且对许多重要的实际应用又是一种合适的模型，因此受到很大的重视。（贝叶斯分类规则是基于统计概念的。如果只有少数模式样本，一般较难获得最优的结果）正态分布模式的贝叶斯判别函数具有M种模式类别的多变量正态类密度函数为：其中，每一类模式的分布密度都完全
weixin_30421809·2023-12-26 08:09

【模式识别-北理工】04线性分类器

线性分类器1线性判别和广义线性判别1.1线性判别1.2广义线性判别2二分类、多分类线性判别2.1二分类线性判别2.2多分类线性判别3线性判别函数的几何意义4线性分类器训练的一般思路6线性分类器举例6.1感知机6.1.1概述6.1.2原理6.1.3求解目标（代价函数）及方法6.1.4感知机缺陷6.2LMSE算法6.2.1概述6.3支持向量机6.3.1引言6.3.2SVM原理6.3.3SVM特点6.3
不断进步的咸鱼·2023-12-26 08:07
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