梯度方向

基于MeanShift的Camshift算法原理详解(opencv实现，有源码)

算法实现是通过向特征数据点密度函数上升梯度方向逐步迭代偏移
曼陀罗彼岸花·2020-07-05 14:43

深度学习（一）：优化方法

为求函数的极小值，可采用负梯度方向上更新参数，其中每次迭代的步长为，即学习率。下图展示了函数的图像及其梯度下降过程。函数图像及其梯度下降过程1.2、算法缺陷尽管梯度下降算法十分简明，且对于大量问题是有
fromeast·2020-07-05 11:16

为什么 feature scaling 会使 gradient descent 的收敛更好

在梯度下降时，梯度方向会偏离最小值方向，走很多弯路。2.对于梯度下降来说，学习速率对收敛速度至关重要。而不同跨度的特征，取相同的学习速率，会导致不同的特征收敛效果不同。
吹洞箫饮酒杏花下·2020-07-05 08:33

计算机视觉入门

而计算机视觉也由诸如梯度方向直方图（Histogra
Q&Cui·2020-07-05 07:56

FPGA 图像加速处理之 canny 算法——RTL实现

RTLcanny算法框架如下图：Maxtri3x3模块：接受输入的图像数据，并产生3x3的窗口输出；Sobel模块：实现sobel计算，根据sobel算子，求出梯度及梯度方向；maxtri3x3_SobelDir
Asnows·2020-07-05 03:55

【MATLAB】最速下降方法

最速下降法定义：沿负梯度方向进行搜索的算法（负梯度方向为最速下降方向）优化问题：算法流程1.取x0,令k=0;2.求xk处f(x)的一个下降方向dk；3.一维搜索：，4.否则，转步骤2；这里。
lucky__cc·2020-07-05 02:59

2D物体识别方法——LINE-2D

，即只用2D图像制作模板，进行物体匹配就是line-2d，该方法的基本思想是根据图像的轮廓和梯度信息，通过经典的相似度计算公式（1）计算相似度进行的模板匹配，其巧妙之处在于：1）运用2进制位表示量化的梯度方向
lCOODE·2020-07-04 19:51

opencv第七章-直方图与匹配

在每帧中，从输入的视频中检测感兴趣的色彩区域，然后计算这些感兴趣区域周围的边缘梯度方向，将得
托沃斯-勒夫·2020-07-04 16:16

[转]图像处理——HOG特征

它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。
amsikq886040·2020-07-04 10:10

统计机器学习-梯度下降法

由于负梯度方向是使函数数值下降最快的方向，所以梯度下降法在迭代的每一步，以负梯度方向更新的值，从而达到减少函数值的目的。当目标函数是凸函数时，梯度下降法的解是全局最优解。
又双叒叕苟了一天·2020-07-02 22:32

hog特征提取方法

HOG特征通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。在一副图像中，局部目标的表象和形状能够被梯度或边缘的方向密度分布很好地描述。
feman_will·2020-07-02 16:20

HOG特征 (Histograms of Oriented Gradients)

定义：梯度方向直方图本质：梯度的统计信息，而梯度主要存在于边缘的地方1.标准化gamma空间和颜色空间为了减少光照因素的影响，首先需要将整个图像进行规范化。
liulina603·2020-07-02 09:37

浅析无约束优化的方法

最速梯度下降方法，其每次进行直线搜索的梯度方向，都与等值面相切，不是直接指向最优解的方向，感觉有点”剑走偏锋”，
何雷·2020-07-02 02:53

图像特征——HOG

它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中，尤其在行人检测中获得了极大的成功。与其他的特征描述方法相比，HOG有很多优点。
佳佳费_·2020-07-01 23:14

HOG特征原理

它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中，尤其在行人检测中获得了极大的成功。
游走的杰少·2020-07-01 23:13

HOG算子

梯度直方图特征(HOG)是一种对图像局部重叠区域的密集型描述符,它通过计算局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中，尤其在行人检测中获得了极大的成功。
Vincent乐·2020-07-01 20:24

HOG算子

梯度直方图特征(HOG)是一种对图像局部重叠区域的密集型描述符,它通过计算局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中，尤其在行人检测中获得了极大的成功。
ChenLee_1·2020-07-01 19:00

图像提取HOG特征

它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中，尤其在行人检测中获得了极大的成功。
ay58486304·2020-07-01 17:49

HOG特征使用OPENCV提取梯度幅度和方向的实现，主要是可视化理解

init__是图片，cell，划分角度等基础信息（基础）extract是提取cell中的HOG特征，然后可视化，在提取block中的HOG特征（主要流程）global_gradient用于得到图片梯度幅度和梯度方向
a1103688841·2020-07-01 15:11

Canny边缘检测的c++&&OpenCV实现

网上Canny算法的算法介绍很多，此处不仔细写了，主要分为五步，分别是：高斯去噪，梯度计算、梯度方向计算、非极大值抑制和双阈值边缘抑制。
Open_PI·2020-07-01 12:00

HOG特征

它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中，尤其在行人检测中获得了极大的成功。
JoannaJuanCV·2020-07-01 07:30

为什么函数下降最快的方向是负梯度方向

假设我们站在山坡上，想知道怎么下山最快，有一种方法就是在每次下坡都走下坡最快的一步，也就是每一步都走斜率最大的方向，这种方法即为梯度下降法。山坡图如下：我们用函数z=f(x,y)z=f(x,y)z=f(x,y)表示山坡，建立三维坐标系，通过一步步推导，找到斜率最大的方向。方向导数假设下山的方向为uuu，p(x0,y0)p(x_0,y_0)p(x0,y0)为zzz定义域上的一个点，单位向量u=cos
冷月葬婲魂·2020-07-01 05:22

HOG：从理论到OpenCV实践

未经允许请勿用于商业用途）一、理论1、HOG特征描述子的定义：locallynormalisedhistogramofgradientorientationindenseoverlappinggrids，即局部归一化的梯度方向直方图
查志强·2020-06-30 15:29

HOG+LBP+Haar介绍

它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中，尤其在行人检测中获得了极大的成功。
yunjinwang·2020-06-30 10:19

批量梯度下降法（BGD）、随机梯度下降法（SGD）和小批量梯度下降法（MBGD）

基本思想可以理解为：我们从山上的某一点出发，找一个最抖的坡走一步（也就是找梯度方向），到达一个点之后，再找最陡的坡，再走一步，直到不断的走，走到最低点（最小花费函数
Andyato0520·2020-06-30 06:07

梯度下降法及matlab实现

对无约束最优化问题：minx∈Rnf(x)梯度下降法是负梯度方向dk=−∇f(xk)取负梯度的原因：设f(x)在xk附近连续可微,dk为搜索方向向量,gk=∇f(xk).由泰勒展开式得f(xk+αdk)
yangqiang200608·2020-06-30 06:12

梯度下降算法总结

最速下降法是用负梯度方向为搜索方向的，最速下降法越接近目标值，步长越小，前进越慢。梯度下降法的计算过程就是沿梯度下降的方向求解极小值（也可以沿梯度上升方向
穿越5极限·2020-06-30 02:49

机器学习-梯度下降算法

梯度下降法的优化思想是用当前位置负梯度方向作为搜索方向，因为该方向为当前位置的最快下降方向，所以梯度下降法也被称为“最速下降法”。梯度下降法中越接近目标值，变量变化越小。
时光偷走初心-·2020-06-29 22:56

初学ML笔记N0.4——梯度下降的优化

一般来说我们是直接选择负梯度方向进行收敛，（考虑一维变量的简单情形，也就是用一阶导做了一个线性方向的下降）。如果我们不选择负梯度方向，而选择与其有一定夹角的方向，收敛速度又会怎么变呢？
天涯__·2020-06-29 22:39

行人检测全局特征中的HOG、LBP、Haar特征整理

它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中，尤其在行人检测中获得了极大的成功。需要提醒
搬砖小松鼠·2020-06-29 18:34

图像特征提取三大法宝：HOG特征，LBP特征，Haar特征

https://www.cnblogs.com/zhehan54/p/6723956.htmlHOG特征计算如上图所示，hog特征分为四步，1模块划分2梯度方向模板3bin投影4每个模块hog1模块中蓝色为
丁叔叔·2020-06-29 10:16

直线段检测算法（LSD：a Line Segment Detector）

LSD直线检测算法首先计算图像中所有点的梯度大小和方向，然后将梯度方向变化小且相邻的点作为一个连通域，接着根据每一个域的矩形度判断是否需要按照规则将其断开以形成多个矩形度较大的域，最后对生成的所有的域做改善和筛选
有点小意思·2020-06-29 05:53

Canny算子边缘检测原理及实现

Sobel、Prewitt等算子有如下缺点：没有充分利用边缘的梯度方向。最后得到的二值图，只是简单地利用单阈值进行处理。而Canny算法基于这两点做了改进，提出了：基于边缘梯度方向的非极大值抑制。双
小武~~·2020-06-29 00:18

图像特征提取方法

HOG（HistogramofOrientedGradient，方向梯度直方图）简介HOG通过统计计算图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征，然后结合SVM分类器进行图像识别，行人检测。
VoNho·2020-06-28 20:23

特征提取学习之HOG原理讲解

它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中，尤其在
weixin_30871701·2020-06-28 01:27

HOG：从理论到OpenCV实践

未经允许请勿用于商业用途）一、理论1、HOG特征描述子的定义：locallynormalisedhistogramofgradientorientationindenseoverlappinggrids，即局部归一化的梯度方向直方图
weixin_30402343·2020-06-27 19:32

梯度下降法和牛顿法的总结与比较

其中搜索方向是目标函数在当前位置的负梯度方向。因为这个方向是最快的下降方向。步长确定了沿着这个搜索方向下降的大小。迭代的过程就像是在不断的
weixin_30363509·2020-06-27 18:18

GBDT理解二三事

一、要理解GBDT当然要从GB(GradientBoosting)和DT(DecisionTree)两个角度来理解了；二、GB其实是一种理念，他并不是这一个具体的算法，意思是说沿着梯度方向，构造一系列的弱分类器函数
帛逸TB·2020-06-27 11:37

梯度下降训练线性回归（最优化2）

最速下降法是用负梯度方向为搜索方向的，最速下降法越接近目标值，步长越小，前进越慢。线性回归是利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，运用十分广泛。
小火伴·2020-06-27 10:08

泛读论文：Person-reID 行人重识别合集

2幅图像之间距离的学习度量．由于行人图像的亮度和相机角度的变化等，提取行人的外形特征的不变性较难，因此在各个图像库上行人再识别的识别率较低方法基于融合特征的特征提取包括HSV颜色特征、颜色直方图特征和梯度方向直方图特征
一条咸狗·2020-06-27 08:04

集成学习之GBDT、XGBOOST、RF

GBDT&&XGBOOST都属于GBM(GradientBoostingMachine)方法，传统GBDT以CART(分类回归树)作为基分类器，利用损失函数的负梯度方向在当前模型的值作为残差的近似值，可以说在
AcceptedLin·2020-06-27 06:05

常见的几种优化方法

梯度下降法的优化思想是用当前位置负梯度方向作为搜索方向，因为该方向为当前位置的最快下降方向，所以也被称为是”最速下降法“。最速下降法越接近目标值，步
Qiang__zi·2020-06-27 04:59

【图像处理】HOG特征

它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中，尤其在行人检测中获得了极大
大姨妈V·2020-06-27 04:57

Daisy描述子结合SIFT匹配应用于目标识别

其本质思想和SIFT是一样的：分块统计梯度方向直方图，不同的是，DAISY在分块策略上进行了改进，利用高斯卷积来进行梯度方向直方图的分块汇聚，这样利用高斯卷积的可快速计算性就可以快速稠密地进行特征描述子的提取
holybin·2020-06-27 04:46

几种常用的优化方法梯度下降法、牛顿法、）

那么，某一点的梯度方向是在该点坡度最陡的方向，而梯度的大小告诉我们坡度到底有多陡。注意，梯度也可以告
断腿小胖子·2020-06-27 01:35

梯度下降常见算法 BGD, SGD, MBGD 简介

参考文献Anoverviewofgradientdescentoptimizationalgorithms梯度下降GD(GradientDescent)梯度方向是函数变化率最大的方向，是函数增长最快的方向
嘘二·2020-06-27 00:00

梯度下降

梯度下降定义梯度方向梯度更新缺点特征缩放批量梯度下降BatchGradientDescent定义所谓梯度(GradientDescent)的概念，通常出现在损失函数优化中。
CAM-TAY·2020-06-26 22:59

opencv边缘检测

计算梯度幅值和方向：此处按照sobel滤波器的步骤来操作：（1）运用一对卷积阵列（分别作用于x和y方向），（2）计算梯度幅值和方向，梯度方向一般取0度、45度、90度、135度这4个可能的角度之一。
tianli3153·2020-06-26 19:15

python opencv入门 Canny边缘检测（15）

根据梯度图找到边界梯度和方向，公式如下：梯度方向一般
红鲤鱼遇绿鲤鱼·2020-06-26 18:30

机器学习中几种常见优化方法总结

由于负梯度方向是使得函数值下降最快的方向，所以在迭代的每一步，以负梯度方向更新x的值，从而达到减少函数值的目的。
steve_99·2020-06-26 17:13
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