梯度方向

梯度下降算法过程及为什么负梯度方向是下降最快方向(附代码)

为什么说负梯度方向是下降最快方向呢？
爱吃肉的鹏·2022-02-17 07:24

Datawhale 计算机视觉基础-图像处理（下）-Task04 HOG特征描述算子-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建特征。HOG特征结合SVM分类器已经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。
蔓藤树下的甜蜜·2022-02-11 21:35

图像特征：方向梯度直方图 HOG

文章目录参考资料简介算法流程灰度化和gamma校正计算梯度统计cell的梯度方向直方图Block块内归一化(重点)组合为HOG特征HOG特征与可视化OpenCV算法实现参考资料2012-08-31图像特征提取之
\lambda·2022-02-09 07:27

SVM+HOG 之牛奶盒检测（二、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分类器在图像识别中应用非常广泛，尤其是传统机器学习中比较成功的行人检测算法。当然现在都是深度学习的天下了。
SIENTIST·2022-02-04 21:29

基于快速径向对称变换的圆环检测

圆周上的点到圆心的距离相等，且圆周上的点的梯度方向垂直于切线指向圆心。基于以上两点结合径向对称变换算法内容，对圆周上的每一个点进行遍历生成该半径下的投影图像，找到投影图像中像素较大的值，便可确定圆
送外卖的、小哥·2021-10-24 20:14

OpenCV——Canny边缘检测

计算图像中每个像素的梯度方向和幅值。应用非极大值抑制算法消除边缘检测带来的杂散相应。应用双阈值法区分强边缘和弱边缘。消除孤立的边缘。二、C++代码#
点云侠·2021-10-08 20:34

边缘检测——Canny边缘检测

计算梯度方向对每个位置进行非极大值抑制处理。再对结果进行双阈值的滞后阈值处理。
x小鼠·2021-09-13 17:51

最小二乘拟合

最小二乘的目标函数为：我们可以通过使沿着其梯度方向进行更新来最小化目标函数。
leotmc·2021-06-13 05:47

梯度的概念

函数变化率、梯度、方向导数1.损失函数需要越变越小2.损失函数在某一个方向的的方向导数越大，在这一个方向的变化率越大3.损失函数在沿着梯度方向的方向导数最大，即沿着梯度方向变化率最大
Andy_1777·2021-06-12 23:59

手撕BP网络，你值得拥有！

通过样本数据的训练，不断修正网络权值和阈值使误差函数沿负梯度方向下降，逼近期望输出。它是一种应用较为广泛的神经网络模型，多用于函数逼近、模型识别分类、数据压缩和时间序列预测等。其实，B
十点半的毛毛雨·2021-06-04 17:07

机器学习——线性回归（二）梯度下降求解

初始化，沿着负梯度方向迭代，更新后的，使更小：  求出每一个变量的梯度，然后顺着梯度的负方向按着一定的步长进行更新；  对每一个进行梯度分解：  对于每一个变量，求出其梯度，带入下式进行迭代：  Repeatuntilconvergence
又迷鹿了·2021-06-04 12:32

边缘检测算法——Candy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Sobel算子来获得：（1）首先，利用Sobel算子得到沿x轴和y轴方向的梯
up up up！·2021-05-22 20:25

梯度寻优

data,params)params=params-learning_rate*params_grad在上述代码中，nb_epochs为迭代次数；data是所有的数据；params_grad是每一个权系数的梯度方向
水之心·2021-05-15 15:38

SGD和牛顿法的区别

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。
菜鸟瞎编·2021-05-12 06:54

Python梯度下降法

当然由于梯度方向是变化最快的放向，取定x的变
Black先森·2021-05-03 18:39

凸函数一阶优化的复杂度下界

对于梯度下降等凸函数优化方法，我们都是给定一个初始点，然后每次计算当前点的梯度，然后沿着逆梯度方向去寻找最优点，所以最终找到的点都可以表示成初始点和一系列导数的线性组合，形式如下：解的形式，x0为初始点本节要证明的主要定理是
cheerss·2021-04-14 02:22

【图像检测】基于matlab LSD直线检测【含Matlab源码 318期】

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
紫极神光·2021-02-17 21:18

OpenCV——Canny直线检测

目录前言正文原理高斯滤波过滤计算像素点的梯度方向(Sobel算子）非极大值抑制用双阈值算法检测和连接边缘通过抑制孤立的弱边缘最终完成边缘检测代码参考文献前言Canny边缘检测是从不同视觉对象中提取有用的结构信息并大大减少要处理的数据量的一种技术
Z编程·2021-02-02 21:13

python-Canny边缘检测+直线检测+圆检测+轮廓检测

Canny边缘检测理论1.降噪为避免受到噪声干扰，通常需要对图像进行滤波，一般使用5*5的滤波器2.计算梯度对平滑后的图像进行水平和垂直方向的Sobel滤波，得到水平方向的一阶导Gx与垂直方向一阶导数Gy数梯度方向总是垂直于边缘
if shining·2021-01-21 22:32

java opencv边缘提取_运用HOG通过Java实现面部识别比较

全文共8470字，预计学习时长25分钟来源：xaecongHOG：梯度方向直方图(histogramoforientedgradients)是一种图片描述符格式，它能够汇总图像(例如人脸)的主要特征，从而与相似图像进行比较
维京女侠·2021-01-19 16:57

HOG 方向梯度直方图特征

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HOG（Histogramoforientedgradient）特征是法国研究人员Dalal在2005年CVPR上提出的一种实现人体目标检测的图像描述方法
hxxjxw·2021-01-12 20:48

16. 边缘检测算子-sobel、canny、Laplacian等

这里的跳变，可以理解为相邻像素的像素值出现了较大的变化，而梯度方向为灰度最大变化率的方向(求导解决)。在实际的图像分割中，往往只用到一阶和二阶导数，虽然原理上，可以用更高阶的导数，但是因为噪声的
sc_kobe·2020-12-28 19:08

方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient, 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。
fpga&matlab·2020-12-22 05:01

GAN & 对抗样本

目录关于对抗样本的解释GAN原理简介GAN生成对抗样本的发展关于对抗样本的解释对于对抗样本为何能够攻击成功，目前有以下三种解释：高维空间的线性模型解释：当输入为图像时，沿着梯度方向很小的线性运动就可以导致深度神经网络增加很大的扰动
学-evday·2020-11-24 21:31

PyTorch中的梯度计算2

FGSM的公式为：对损失函数进行反传，得到原图x的梯度方向，在梯度方向上添加定长的扰动。结果为：这里打印了x梯度及其方向的[0,0,0,0:10]。
comea23·2020-11-16 16:26

Machine Learning 学习笔记 (1) —— 线性回归与逻辑回归

算法的思想非常简单：每次沿与当前梯度方向相反的方向走一小步，并不断重复这一过程。举例如下：[例]使用梯度下降法，求z=0.3x2+0.4y2+2的最小值。第
weixin_30553065·2020-09-17 13:41

广义霍夫变换旋转匹配总结

梯度方向取整后可能的方向是360个，对模板轮廓上的点(xc,yc)（通过Canny算子与Sobel算子检测）求出其梯度方向取整，并且轮廓上的点与参考点之间有一个相对位置(xc-xo,yc-yo)，将所以轮廓点的相对位置坐标根据梯度方向建立一个
除除除不尽·2020-09-17 11:33

【机器学习】深入剖析梯度提升决策树(GBDT)分类与回归

梯度提升决策树概述梯度提升决策树（GradientBoostingDecisionTree，GBDT）是以决策树为基学习器的一种Boosting算法，它在每一轮迭代中建立一个决策树，使当前模型的残差在梯度方向上减少
齐在·2020-09-16 23:11

图像处理之边缘提取与图像分割

2.当相邻点的梯度方向相同或则相近，
tang199408·2020-09-16 21:55

b0值

而那个原始图像文件是一个4D的图像，第4维是扫描的不同的梯度方向。我的数据扫描了60方向，所
novenine9·2020-09-15 11:49

canny算子及边缘提取原理

(2)用一阶偏导的有限差分来计算梯度的幅值和方向(用一对正交的微分滤波器做卷积(如prewitt滤波)，得到包含水平和竖直方向上的导数图像HV，然后针对两图上的每个像素，对应的去求梯度方向和幅度。
jiachen0212·2020-09-15 10:06

momentum 深度学习

是用来修改检索方向加快收敛速度的一种简单方法，一般的通过加入之前的梯度来修改更新梯度步长：表示当前计算出来的梯度，表示上一次的梯度值，表示本次需要更新的梯度值，α表示momentum系数，是用来加权之前梯度方向对现在梯度下降方向的影响
leibaojiangjun1990·2020-09-14 15:15

霍夫圆变换、霍夫直线变换算法实现

霍夫直线变换，利用梯度方向加快计算速度.%确定accumulate大小。初始化%计算hough变化，增加相应accumulator的vote.%通过阀值，过滤，之后再计算得到局部最大值。
良仁·2020-09-13 11:36

梯度下降法和最速下降法的细微差别

百度百科上是这么写的,wiki百科也是这么说的，这么说，必然会导致大家认为，梯度的反方向就是下降最快的方向，然而最近在读StephenBoyd的凸优化的书，才发现事实并非如此，梯度下降和最速下降并不相同，梯度方向也不一定总是下降最快的方向
TimingSpace·2020-09-13 04:46

梯度下降算法比较

=θn=0沿着负梯度方向迭代，更新后的θ使J(θ)更小θj=θj−α.∂J(θ)∂θj对于BGD来说θj=θj−α.∑mi=1∂J(θ)∂θj其中：∂J(θ)∂θj=(hθ(x(i
mstar1992·2020-09-13 04:29

机器学习优化算法中梯度下降,牛顿法和拟牛顿法的优缺点详细介绍

梯度下降法的优化思想：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。
倔强超·2020-09-13 04:56

各种梯度下降法的优缺点

梯度方向是，步长设为常数Δ，这时就会发现，如果用在梯度较大的时候，离最优解比较远，W的更新比较快；然而到了梯度较小的时候，也就是较靠近最优解的时候，W的更新竟然也保持着跟原来一样的速率，这样会导致W很容易更新过度反而远离
panda爱学习·2020-09-13 04:43

最优化方法

最速下降法是用负梯度方向为搜索方向的。可以用于求解非线性方程组。梯度：
YiWeiYH·2020-09-12 21:23

基于matlab的数字图像处理---图像的锐化与边缘提取

相关原理：1、频率提升——将原图像与边缘信息加权；2、高频增强——改变滤波模板直接实现边缘增强；3、一阶算子具备梯度方向信息，但是对丰富的高频纹理信息不敏感，适合于需要对边缘后续处理的应用；4、二阶算子对高频纹理信息敏感
Colin.Tan·2020-09-12 20:00

【机器学习笔记】1.数据归一化

要找到他们的梯度方向。如下图所示很显然是左侧的图像更容
沙噗飞天忍者猫沙噗·2020-09-12 19:41

forstner算子和Moravec角点检测算子

其基本思想是：对于角点，对最佳窗口内通过每个像元的边缘直线(垂直于梯度方向)进行加权中心化，得到角点的定位坐标；对于圆状点，对最佳窗口内通过每个像元的梯度直线进行加权中心化，得到圆心的坐标。
托沃斯-勒夫·2020-09-12 19:42

方向梯度直方图（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。
残阳摧雪·2020-09-12 17:12

常用的优化算法：梯度下降法，牛顿法，拟牛顿法,共轭梯度法

那么，某一点的梯度方向是在该点坡度最陡的方
sunflower_sara·2020-09-12 17:02

图像梯度方向直方图学习（1）

HOG（HistogramofOrientedGradient）是2005年CVPR会议上，法国国家计算机科学及自动控制研究所的Dalal等人提出的一种解决人体目标检测的图像描述子，该方法使用梯度方向直方图
zhufanqie·2020-09-12 15:14

自适应波束形成（四）——Frost波束形成1

然后以一个适当的比例系数朝Rxxw+Cλ负梯度方向迭代，得到w[n+1]=w[n]-µ(Rxxw[n]+Cλ[n])既然w[n
叶夜笙歌·2020-09-12 12:38

再读SIFT理论及源码

其具有尺度不变性(高斯差分金字塔)，旋转不变性(主方向)，部分放射不变性(在统计梯度方向直方图时对直方图进行了高斯平滑)。
qq_26928843·2020-09-12 03:15

共轭梯度法

因此，在点x处沿上式所定义的方向变化率最小，即负梯度方向为最速下降方向。
weixin_30407099·2020-09-11 22:11

共轭梯度法

大前提是该线性方程组的系数矩阵必须是对称正定矩阵我们做用迭代法解线性方程组的时候只关注两件事情1.方向2.步长方向是在求出梯度方向的前提下，添加正则项，使得前后两次方向互为共轭所得出的方向向量。
老李今天学习了吗·2020-09-11 22:06

共轭梯度法原理

=x0时，①式有最值，于是，最速方向应该是由x指向x0，也就是(x-x0)②而不是梯度∂f(x)/∂x=A*(x-x0)方向，而上一个进入该等值面的最佳方式应该与该等值面方向相关性最小方向，亦即与该点梯度方向垂直
btchengzi0·2020-09-11 21:10

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。
weiwei2012start·2020-09-11 20:54
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