梯度方向第6页

OpenCV4.2 Java HOG 图像特征提取

Hog算法的工作原理是创建图像中梯度方向分布的柱状图，然后以一种非常特殊的方式对其进行归一化。这种特殊的归一化使得Hog能够有效地检测物体的边缘，即使在对比度很低的情况下也是如此。

梦里藍天·2022-12-03 08:00

C++ OpenCV特征提取之HOG特征提取(自带行人检测调用)

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。

Vaccae·2022-12-03 08:51

OpenCv-C++-HOG特征检测算法

在实际操作中，将图像分为小的元胞(cells)，在每个元胞内累加计算出一维的梯度方向(或边缘方向)直方图。为了对光照和阴影有更好的不变性，需要对直方图进行对比度归一化，这可以通过将元胞组成

风极_陨·2022-12-03 08:20

OpenCV图像特征提取学习五，HOG特征检测算法

在实际操作中，将图像分为小的元胞(cells)，在每个元胞内累加计算出一维的梯度方向(或边缘方向)直方图。为了对光照和阴

肖爱Kun·2022-12-03 08:49

LSTM的梯度、学习率、前项传播等

梯度：在每一次学习迭代中使用反向传播算法计算损失函数对每一个权重或偏置的导数从权重或偏置中减去这个梯度方向的标量值以降低网络的损失。

若初雪舞·2022-12-02 15:23

【学习笔记】深度学习入门：基于Python的理论与实现-与学习相关的技巧

在之前我们是沿着梯度方向更新参数，不断重复从而逐渐靠近最优参数，这个过程称为随机梯度

柃歌·2022-12-02 12:24

国科大算法最优化期末复习

今年前面是几个填空题，主要考察凸函数，拟凸函数，单峰函数这些的图像判断，以及通过等高线图找到梯度方向（第一个ppt上的最后一页的那个图）。填空题主要就是考察这些基本概念。

精致又勤奋的码农·2022-12-02 07:38

【算法中的最优化方法】国科大林姝期末复习2021

这门课的资料在网上很少，本着为师弟师妹期末减负的思想总结一下2021年的考题~~凸、拟凸函数、单峰函数的判断（给函数）、梯度方向的判断（PPT最后一页那道题）、给函数和约束判断最优的方法，说明原因，给出停止条件

Katniss的名字被占用·2022-12-02 07:38

MATLAB用梯度法求解目标函数,用MATLAB实现最速下降法,牛顿法和共轭梯度法求解实例...

四、实验原理最速下降法是以负梯度方向最为下降方向的极小化算法，相邻两次的搜索方向是互相直交的。牛顿法是利用目标函数)(xf在迭代点x处的Tayl

Soul App·2022-12-01 23:57

机器学习 | 数学基础（一）

【一点的梯度方向应该如何确定？】通过导数正负确定梯度方向【梯度与导数的关系】梯度是指方向导数取值最大的方向（方向导数为正），则根据方向导数的公式可知梯度指向函数值增大最快的方向。

Hygge0+·2022-12-01 19:00

图像处理-008图像梯度

将图像视为地形，图像中的亮度值看做地形中的高度，则地形中任意点的坡度方向为图像的梯度方向，沿坡度前进时地形高度的变化程度则为图

yy9991818·2022-12-01 14:07

浅析深度学习mini_batch的BP反传算法

使用梯度下降法，一般计算所有样本的损失函数的平均值，进而计算梯度方向。但是，当样本n特别多的时候，计算会

何雷·2022-11-29 08:48

Canny边缘检测算子原理和matlab实现代码

接下来计算图像中每一点的梯度向量，根据梯度向量可以得到梯度方向和梯度幅值。

时吨吨·2022-11-28 23:46

Python 使用cv2.canny 进行图像边缘检测

其算法思想如下：1.使用高斯模糊，去除噪音点（cv2.GaussianBlur）2.灰度转换（cv2.cvtColor）3.使用sobel算子，计算出每个点的梯度大小和梯度方向4.使用非极大值抑制(只有最大的保留

风华明远·2022-11-28 16:18

霍夫曼圆形检测，matlab实现

1原理简介霍夫曼圆检测是一种检测圆形图像的方法，原理很简单，就是沿着圆周像素的梯度方向画线，线相交最多的位置就是圆心，本质是一种投票选圆心的过程，可以分为如下步骤：1.canny边缘检测2.进行x和y方向的

进不去·2022-11-28 10:49

关键点检测算法——sift算法

3.方向确定：基于图像局部的梯度方向，分配给每个关键点位置一个或多个方向。所有后面的对图像数据的操作都相对于关

up up up！·2022-11-28 09:37

机器学习训练算法六(最速下降法)

2、数学原理3、Matlab程序1、介绍最速下降法和梯度下降法基本相同,就是选择该点梯度的反方向进行搜索；区别在于，梯度下降法需要预先根据经验设定公式20的步长η\etaη的值，而最速下降法则是在求出梯度方向后再搜索得到最优步长

黎明鱼儿·2022-11-28 07:26

HOG特征原理-python可视化复现

HOGHOG特征,histogramoforientedgradient,梯度方向直方图特征,作为提取基于梯度的特征,HOG采用了统计的方式(直方图)进行提取.其基本思路是将图像局部的梯度统计特征拼接起来作为总特征

宋yongchao·2022-11-27 23:05

torch笔记三 | 线性回归

其中，沿着梯度方向

Hygge MrYang·2022-11-27 18:03

【深度学习】-线性回归

李沐老师线性回归线性模型单层神经网络神经网络源于神经科学衡量预测质量损失函数训练数据参数学习显示解线性回归是对n维输入的加权，外加偏差使用平方损失来衡量预测值和真实值的差异线性回归有显示解线性回归可以看做是单层神经网络基础优化方法梯度下降选择学习率小批量随机梯度下降选择批量大小梯度下降通过不断沿着反梯度方向更新参数求解小批量随机梯度下降是深度学习默认的求解算法两个重要的超参数是批量大小和

勤奋努力的野指针·2022-11-27 18:30

Python基于OpenCV的视频车道线检测系统[源码＆部署教程]

其算法思想如下：使用高斯模糊，去除噪音点（cv2.GaussianBlur）灰度转换（cv2.cvtColor）使用sobel算子，计算出每个点的梯度大小和梯度方向使用非极大值抑制(只有最大的保留)，消除边缘检测带来的杂散效应应用双阈值

群马视觉·2022-11-27 14:34

神经网络：误差反向传播算法基础学习

梯度下降算法一般是寻找函数ℒ的最小值，因此，其数学表达式为：根据梯度下降算法，参数可以按着梯度方向进行更新：lr参数叫学习率，代表每次更新的跨度2、常见

~hello world~·2022-11-27 13:31

TensorFlow学习笔记5.1——神经网络参数更新方法

一般来说，进行参数更新的方法有许多种，最简单的是沿着负梯度方向逐渐改变参数的的普通方法。

pissjello·2022-11-26 07:42

opencv canny边缘检测算法详解

梯度方向和幅度是图像边缘的两个性质，沿着跟边缘垂直的的方向，像素值的变化幅度比较平缓；而沿着与边缘平行的方向，则像素值变化幅度变化比较大。

liu_jie_bin·2022-11-26 02:26

opencv Canny边缘检测（c++）

计算梯度值和梯度方向通过点乘一个sobel或其它算子得到不同方向的梯度值Gx,G_x,Gx,GyG_yGy。综合

凉_白开·2022-11-26 02:16

不同的神经网络训练函数training function的比较

这里写链接内容1.traingd:批梯度下降训练函数,沿网络性能参数的负梯度方向调整网络的权值和阈值.2.traingdm:动量批梯度下降函数,也是一种批处理的前馈神经网络训练方法,不但具有更快的收敛速度

chenny_yin·2022-11-25 15:09

NNDL 作业11：优化算法比较

目录1.编程实现图6-1，并观察特征2.观察梯度方向3.编写代码实现算法，并可视化轨迹4.分析上图，说明原理（选做）5.总结SGD、Momentum、AdaGrad、Adam的优缺点（选做）6.Adam

HBU_David·2022-11-25 10:39

非线性优化-SLAM十四讲笔记

二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结非线性优化思路：设定目标函数------选定初值------寻找梯度方向------迭代更新直至收敛批量状态估计回到老生常谈的问题，我们考虑从1到N的所有时刻，并假设有

Stu.xian·2022-11-24 23:23

为啥训练的时候要分batch

从梯度下降开始谈起：梯度下降的每一轮迭代下，要计算所有数据的损失函数值，然后计算每个参数的偏导数，来求出目前的梯度方向。

OnTheRoad 白中白·2022-11-24 22:28

机器学习（一）回归算法

的求解过程最小二乘法的参数最优求解3.目标函数(loss/costfunction)4.线性回归的过拟合Ridge(L2-norm)和LASSO(L1-norm)比较ElasitcNet5.模型效果判断6.梯度下降算法梯度方向批量梯度下降算法

橡皮鸭小队长·2022-11-24 19:36

深度学习算法的实现-梯度下降

mini-batch#从数据中随机选择一部分数据进行训练，目标是减少mini-batch的最小损失函数值#2.计算梯度#求出各个权重参数的梯度，梯度表示损失函数的值减小最多的方向#3.更新参数#将权重参数延梯度方向进行微小更新

卢延吉·2022-11-24 12:34

目标跟踪的点跟踪技术(3)

lowe/papers/ijcv04.pdf)，全称是Scale-invariantfeaturetransformHarris方法的核心思想是寻找图像的“角点”，这个“角点”大致可以表述为在x,y两个梯度方向上变化较大的点

程序狗觅食中·2022-11-23 14:37

优化器简单概述

————————————————————优化算法前言参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/376387915首先应该知道优化算法的目的是什么：既然在变量空间的某一点处，函数沿梯度方向具有最大的变化率

勇敢牛牛@·2022-11-23 07:44

牛顿法-梯度下降法

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

leo_fighting·2022-11-23 00:08

基于MATLAB控制系统辨识系列3-梯度矫正参数估计法

、原理二、算法步骤：三、代码实现：梯度矫正参数估计法-RGC（recursivegradientcorrection）一、原理参数估计结构，与最小二乘法相似：增益矩阵x新息基本原理为：沿着目标函数的负梯度方向

ayuan0211·2022-11-23 00:02

找特征点的算法 SIFT和SURF算法

SIFT特征点算法SIFT算法是记录每个极值点附近的梯度方向，并以一个主要梯度方向为基准来兼顾特征旋转的情况。

晓蓝WQuiet·2022-11-22 20:11

【OpenCV 例程 300篇】248. 特征描述之HOG描述符

OpenCV例程300篇-总目录』【youcans的OpenCV例程300篇】248.特征描述之HOG描述符1.方向梯度直方图方向梯度直方图（HistogramofOrientedGradient,HOG）使用梯度方向的分布作为特征来构造描述符

YouCans·2022-11-22 14:34

常见的几种最优化方法（梯度下降法、牛顿法、拟牛顿法、共轭梯度法等）

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，步长越小，前进越慢。梯

科研小白~瞄·2022-11-22 14:25

BP神经网络算法原理

产生输出信号Yk，网络训练的每个样本包括输入向量X和期望输出量t，网络输出值Y与期望输出值t之间的偏差，通过调整输入节点与隐层节点的联接强度取值Wij和隐层节点与输出节点之间的联接强度Tjk以及阈值，使误差沿梯度方向下降

potor9·2022-11-22 11:21

python边缘提取_OpenCV-Python学习(十四)：Canny边缘提取算法

所谓的变化最强，即指梯度方向。平滑后的图像中每个像素点的梯度可以由Sobe

Pink-Champaign·2022-11-22 10:43

SIFT SURF ORB方法总结

SIFT特征基于梯度方向和梯度值的直方图构建特征，SURF基于梯度值的大小构建直方图，ORB基于像素值的大小构建直方图SIFT方法的原理（128，梯度方向的统计结果）基于梯度方向的统计直方图参考https

dadaHaHa1234·2022-11-22 10:10

深度学习常用优化器SGD、RMSProp、Adam详解分析学习总结

最下面的梯度方向传播其实就是

小林记录·2022-11-22 05:36

梯度与负梯度

梯度方向为方向导数最大的方向，梯度的模为最大的方向导数。梯度可以理解为上升最快的方向。负梯度则可以理解为下降最快的方向。梯度下降法原理相同。沿着负梯度方向（代价）则下降最快。

SuperLuu7·2022-11-22 02:18

计算机视觉（二）--- 局部图像描述

从图像分析的角度来定义角点可以有以下两种定义：角点可以是两个边缘的角点；角点是邻域内具有两个主方向的特征点；左图表示一个平坦区域，在各方向移动，窗口内像素值均没有太大变化；中图表示一个边缘特征（Edges），如果沿着水平方向移动(梯度方向

向阳而生|X·2022-11-21 22:48

粒子群算法 PSO 讲解 + python源码

对于贪心算法而言，如果目标是个连续函数，其可以对当前起始点求梯度方向，然后朝着那个方向迈一个步长，我们都知道这种算法一个缺点在于极其容易陷入局部最优解。

Petersburg·2022-11-21 01:42

cs231n-梯度下降及在线性分类器的应用

svmlossSoftmaxloss梯度检验mini-batch梯度下降如果学过最优化,那么就知道梯度下降法是最简单的一种函数求极小的方法,也成为最速下降法,过程如下,首先选取一个初始位置,计算当前位置下的函数的梯度,然后按照负梯度方向走一个步长的距离

zhixuhao·2022-11-20 15:33

图像特征提取三大法宝：HOG特征、LBP特征、Haar-like特征