梯度方向第13页

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

计算机视觉CV中的专业英语词汇（by Youki）

就是在传统的特征点算法（例如：SIFT）中，会提取出关键点的梯度方向信息，其中趋势最高的梯度方向被称为主方向，有时也会存在副方向。eigenvector：特征向量。eta：预计剩余时间。

songyuc·2020-06-26 13:07

OpenCV Demo ：行人检测（HOG+SVM）

HOG算法的基本思想是统计梯度方向,形成梯度方向直方图，然后让SVM训练，分类。

TTransposition·2020-06-26 13:44

机器学习中优化算法总结以及Python实现

个人总结迭代优化算法关键就两点：(1)找到下降方向(2)确定下降步长梯度下降算法(GradientDescent)梯度下降算法是以最优化函数的负梯度方向为下降方向，更新公式如下：xk+1=xk−ηgkx

slx_share·2020-06-26 13:55

机器学习笔记（七）Boost算法（GDBT,AdaBoost，XGBoost）原理及实践

简单地来说，提升就是指每一步我都产生一个弱预测模型，然后加权累加到总模型中，然后每一步弱预测模型生成的的依据都是损失函数的负梯度方向，这样若干步以后就可以达到逼近损失函数局部最小值的目标。

王大宝的CD·2020-06-26 10:25

梯度下降法学习总结

在迭代的每一步，以负梯度方向更新ｘ的值（因为函数值沿负梯度方向下降最快）。设第ｋ此迭代

rose_gong·2020-06-26 06:33

如何理解梯度方向是增长最快的方向

前言：最近在看关于机器学习的书，里面提到了梯度下降算法，里面提到了梯度方向是增长最快的方向，虽然说很早之前就知道了这个概念，但是一直也没有仔细想过为什么，今天突然想弄懂这个问题，所以有了这篇博客。

疯狂的生长·2020-06-26 02:46

OpenCV实战【2】HOG+SVM实现行人检测

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SV

拾牙慧者·2020-06-26 00:34

python-opencv 边缘检测

非最大值抑制：利用上一步计算出来的梯度方向，检测某

whiteso·2020-06-25 23:40

图像局部纹理特征——HOG（Histogram of Oriented Gradient）

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。二、HOG特征的提取步骤1）因为颜色信息作用不大，所以对目标图像进行灰度化；2）采用Gamma校正法对灰度图进行标准化（归一化）；目的是调

潘凌昀·2020-06-25 19:27

7、与神经网络学习相关的参数（SGD、adam等）

1参数的更新四种方法：见图01随机梯度下降法：SGD使用参数的梯度，沿着梯度方向更新参数，并且重复这个步骤多次，从而逐渐靠近最优参数，这个过程称为随机梯度下降法#源代码classSGD： def_init

UP Lee·2020-06-25 10:52

机器学习算法------梯度下降法

优秀的讲解博客刘建平的博客算法简述梯度下降通常是通过迭代的方式来搜索某个函数的极大/小值，他对目标函数每个变量求偏导得出梯度，也就是沿着梯度方向函数值会增加的最快，那么要求最小值就要沿着梯度值的反方向，

键盘里的青春·2020-06-25 08:08

梯度与散度与拉普拉斯算子

同样，该梯度方向与取得最大方向导数的方向一致，而它的模为方向导数的最大值。散度（标量），

菜鸟知识搬运工·2020-06-25 05:22

OpenCV第十二讲：角点检测与亚像素精度

角点的性质一阶导数(即灰度的梯度)的局部最大所对应的像素点；两条及两条以上边缘的交点；图像中梯度值和梯度方向的变化速率都很高的点；角点处的一阶导数最大，二阶导数为0，它指示了物体边

爱发呆de白菜头·2020-06-25 04:21

深度学习最全梯度下降优化算法

当Θ=0时，e与梯度方向相同时，方向导数最大，函数增加最快当Θ=pi时，e与梯度方向相反时，方向导数最小，函数减少最快当Θ=pi/2时，e与梯度方向垂直时，方向导数为0，函数变化率为零反向传播通过梯度下降的方式来更新参数

北极烧烤肉丝·2020-06-25 03:24

[计算机视觉] 边缘检测Canny算法原理总结以及 matlab代码实现

文章目录边缘检测介绍Canny算法的四个基本步骤高斯滤波器平滑处理图像原理高斯滤波器Matlab中的高斯模版生成函数计算图像每一个像素点的梯度值以及梯度方向Sobel算子对梯度值进行非极大值抑制论文中的方法插值法双阈值检测以及连接边缘

三三三三三三外·2020-06-25 02:24

基于shi-tomasi角点检测的追踪算法。应用场景是摄像头固定物体移动的情况下

角点的描述：一阶导数(即灰度的梯度)的局部最大所对应的像素点；两条及两条以上边缘的交点；图像中梯度值和梯度方向的变化速率都很高的点；角点处的一阶导数最大，二阶导数为零，指示物体边缘变化不连续的方向由于Harris

q123456789098·2020-06-24 21:00

【机器学习】最优化方法：梯度下降法

它选取适当的初始值，并不断向负梯度方向迭代更新，实现目标函数的极小化，直到收敛。2.梯度下降的直观解释以下山法作为类别，我们想要从山的某个位置下山，但我们并不知道山脚的位置，只能走一步算一步。

齐在·2020-06-24 20:34

梯度下降法，牛顿法，高斯-牛顿迭代法，附代码实现

假设f(x)是一座山，站在半山腰，往x方向走1米，高度上升0.4米，也就是说x方向上的偏导是0.4；往y方向走1米，高度上升0.3米，也就是说y方向上的偏导是0.3；这样梯度方向就是(0.4,0

Naruto_Q·2020-06-24 20:02

OpenCV3特征提取与目标检测之HOG（一）——HOG的概述与原理

通过计算与统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。边缘是图像颜色剧变的区域，在一副图像中，局部目标的表象与形状能够被梯度或边缘的方向密度分布很好地描述，而梯度主要存在于存在于局部目标边缘的地方。

知来者逆·2020-06-24 13:03

从给定ROI中提取亚像素直线边缘

在很多测量任务中，我们需要得到某个ROI区域中的亚像素直线边缘，本文阐述的实现方式为首先通过canny或梯度算子的非极大抑制等方法得到像素级的边缘，然后将梯度值在梯度方向上做抛物线插值，得到亚像素边缘。

maja_no10·2020-06-24 13:54

DPCM之预测误差均方值推导&&最小二乘法总结

标题DPCM之预测误差均方值推导最小二乘法总结一、梯度下降法1、算法原理梯度下降法是指参数不断沿着负梯度方向不断更新，直到最小值，其形象化表示如下图：那为什么会沿着负梯度更新，而不是沿着其他方向更新呢？

Leo的罗狮钉·2020-06-24 12:31

DAISY描述子简介

DAISY是面向稠密特征提取的可快速计算的局部图像特征描述子，它本质思想和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

hdc·2020-06-24 01:49

梯度下降法求解线性回归之python实现

现在我们使用梯度下降法求解函数J的最小值，梯度下降法原理示意图如下：如上图所示，只要自变量x沿着负梯度的方向变化，就可以到达函数的最小值了，反之，如果沿着正梯度方向变化，就可以到

just_do_it_123·2020-06-23 23:51

图像特征提取三大法宝：HOG特征、LBP特征、Haar-like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。需要提醒的是，

老笨妞·2020-06-23 23:08

深度学习——梯度下降法1

理解梯度小降法的三个层次：了解层次二次函数从某点出发，沿着梯度方向下降从二次函数求最小值，数学公式的层次初级入门层次从零代码求二次函数最小值简单的数学证明入门层次推广到机器学习推广到一般的梯度下降法min

jin_芷·2020-06-23 22:13

图像处理面试题

4、写出高斯算子，Sobel算子，拉普拉斯算子等，以及它们梯度方向上的区别。5、常用的特征提取方法。6、常用的目标检测方法。7、常用的边缘提取方法。8、常用的插值方法。9、常用的图像分割算法。

呆呆的猫·2020-06-23 22:39

人工智能-梯度下降法Python实现

梯度法什么是梯度在高数的微积分中,我们学习过对多元函数求偏导,偏导数反映的是函数沿坐标轴方向的变化率,梯度就是偏导数构成的一个向量.当变化方向与梯度相同或相反时,函数的变化率最大,当变化方向与梯度方向正交时

仓仓为霜·2020-06-23 12:10

梯度下降算法---Gradient Descent

1，随机初始化θ;2，沿着负梯度方向迭代，更新后的θ使得目标函数更小；θ=θ−α∂J(θ)∂θ其中α是学习率或步长；J(θ)=12∑mi=1(hθx(i)−y)2===>θj:=θj+α∑mi=1(y(

freenl·2020-06-23 08:27

常用图像特征的总结--HOG，SIFT

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。

来套煎饼果子·2020-06-23 06:25

算法岗常见面试题

9.为什么负梯度方向是函数局部值最快的方向？10.为什么图像处理中一般用

csdn_jiayu·2020-06-23 00:41

滤镜之浮雕Emboss

代码中通过cos角度控制梯度方向。

石惊·2020-06-22 22:59

HOG特征、LBP特征、Haar-like特征用到的知识点清单

（个人觉得需要的就总结一下）方向梯度直方图特征（HistogramofOrientedGradient,HOG）：是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子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更直观的看出差别支持向量机

a1111111111ss·2020-06-22 10:35

机器学习之优化算法

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。梯度下降法越

夕阳下江堤上的男孩·2020-06-22 08:44

OpenCV 笔记 -- 边缘检测（Sobel、Laplace、Canny）

Sobel模板（x和y方向）：求出近似梯度：梯度方向：２、特点具有一定的噪声鲁棒性有边缘方向信息３

Wang_Jiankun·2020-06-22 08:52

梯度下降法的全面讲解及python实现

函数的梯度方向表示了函数值增长速度最快的方向，那么和它相反的方向就可以看作函数值减少速度最快的方向。

Trisyp·2020-06-22 07:36

【opencv学习笔记】HOG+SVM特征点检测

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。

HandsomeJing·2020-06-21 18:22

HOG特征和Haar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

菜椒123·2020-06-21 16:38

机器学习（数学知识）

我们可以在其基础上，用其展开式结合上下限利用夹逼准则求极值，也可以用用梯度下降法求极值（即用F(x)的方向导数，沿着梯度方向求函数局部或者全局最小解），同时也可以根据牛顿法求平方根等等，其应用非常广泛。

达泓·2020-06-21 13:50

【math】梯度下降法(梯度下降法，牛顿法，高斯牛顿法，Levenberg-Marquardt算法)

的梯度：就是f(x)变化最快的方向举个例子，f()是一座山，站在半山腰，往x方向走1米，高度上升0.4米，也就是说x方向上的偏导是0.4往y方向走1米，高度上升0.3米，也就是说y方向上的偏导是0.3这样梯度方向就是

若比邻666·2020-06-21 12:25

OpenCV HOG+SVM行人检测

方向梯度直方图(HistogramofOrientedGradient,HOG)是一种常见的特征提取算法，基本思想是统计图像局部区域的梯度方向信息作为该局部图像区域的表征。

weixin_40277254·2020-06-21 12:41

【行人检测】利用HOG+SVM训练模型，检测行人

HOG特征通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图

大姨妈V·2020-06-21 08:44

最优化算法之梯度下降法

1原理优化的目标是损失函数最小化，函数的梯度方向代表了函数值增长最快的方向，那么和它相反的方向就是函数减少速度最快的方向。

tian_panda·2020-06-21 08:05

字符识别算法SWT实现中的一些经验总结

BorisEpshtein,etc.DetectingTextinNaturalSceneswithStrokeWidthTransform.CVPR,2010】,该算法主要思想是通过canny提取边缘和梯度，然后通过梯度方向去搜索相反方向的边缘

student_swu·2020-06-21 07:43

深度学习中的梯度

为什么这么说，因为方向导数=cos(\theta)×梯度，而\theta是方向导数的方向和梯度方向的夹角。所以，所有的下降方向中，梯度方向下降的最多。

HOracle·2020-06-20 23:00

【后端教程】Canny 边缘检测算法-python实现

Canny检测算法包含下面几个阶段：图像灰度化高斯模糊处理图像梯度、梯度幅值、梯度方向计算NMS（非极大值抑制）双阈值的边界选取1、图像灰度化对于一张图片，当我们只关心其边界的时候，单通道的图片已经足够提供检测出边界的信息

weixin_47143210·2020-05-21 18:49

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