梯度方向第9页

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。（1）主要思想：在一副图像中，局部目标的表象和形状（appearanceandshape）能够被梯度或边缘的方向密度分布很好地描述。

weiwei2012start·2020-09-11 20:52

李宏毅机器学习课程笔记Lesson1-Regression - Case Study

modelstep2：评价goodnessoffunctionstep3：选出bestfunction采用梯度下降得到最佳答案gradientdescent的步骤是：先选择参数的初始值，再向损失函数对参数的负梯度方向迭代更新

长弓Smile·2020-09-10 18:44

HOG特征中的三线插值法

HOG是一种局域描述符，是针对图像某个矩形区域中的梯度方向与强度的统计信息而定义的一种特征。具体的做法：首先将图像分为小的连通区域，我们把它叫做细胞单元，采集细胞单元的梯度和边缘方向密度。

zz_carol·2020-09-10 18:06

拉普拉斯边缘检测

拉普拉斯算子公式：即用卷积核表示为：在计算时我们往往会先对图像进行高斯滤波以消除噪声而此过程可以通过高斯减去原图*来进行近似为什么拉普拉斯算子可以代表图像梯度方向的二阶导数？

Parisiten·2020-09-10 16:33

机器学习复习二（神经网络和支持向量机）

激活函数：反向传播算法BP:基于梯度下降策略：由于负梯度方向是函数值下降最快的方向，因此梯度下降法就是沿着负梯度方向搜索最优解。

dirac(狄拉克)·2020-08-26 08:34

【OpenCV + Python】Canny 边缘检测

梯度方向被归为四类：垂直，水平，和两个对角线。在获得梯度的方向和大小之后，应该对整幅图像做一个扫描，去除那些非边界上的点。对每一个像素进行检查，看这个点的梯度是不是周围具有相同梯度方向的点中最大的。

zhouzongzong·2020-08-24 05:37

opencv Canny函数

对于每个像素点，进行如下操作：将其梯度方向近似为以下值中的一个（0,45,90,135,180,225,270,315）（即上下左右和45度方向）比较该像素点，和其梯度方向正负方向的像素点的梯度强度

、风天行·2020-08-24 04:23

Canny边缘检测（高斯滤波，计算图像的梯度和梯度方向，非极大值抑制NMS，双阈值筛选边缘）

肉眼识别即颜色变化强度大的地方，对于计算机而言就是像素点梯度方向像素变化率很大的地方。1.高斯滤波：高斯滤波的就是先找到高斯滤波核然后再进行卷积1.1高斯噪声首先我们先说一下，什么是高斯噪声？

kww_·2020-08-24 02:01

常见opencv边缘提取算子

https://blog.csdn.net/linqianbi/article/details/78673903Sobel算子的理解图像深度是指存储每个像素所用的位数，也用于量度图像的色彩分辨率箭头方向是梯度方向

凡是坚持·2020-08-24 01:11

为什么梯度方向就是函数上升最快的方向

https://blog.csdn.net/weixin_42398658/article/details/83017995

月亮是蓝色·2020-08-24 01:02

【OpenCV】基元检测 Primitive Detection

、等基元检测是图像分析的基础边缘（Edge）检测边缘是图像中像素灰度值发生剧烈变化而不连续的结果边缘是赋予单个像素的一种性质，与图像函数在该像素的一个邻域内的梯度特性相关边缘幅值：梯度的幅值边缘方向：梯度方向旋转

iteye_18800·2020-08-24 00:42

OpenCV霍夫梯度找圆算法

算法步骤如下寻找圆心用Canny算法进行边缘检测，得到边界二值图用Sobel算子计算原图的梯度遍历边缘二值图中的非0点，沿着梯度方向和反方向画线段（梯度方向为圆弧的法线方向，即半径方向），线段的起点和长度由参数允许的半径区间决定

hhyh612·2020-08-24 00:29

openCV【实践系列】2——OpenCV方向梯度直方图

在HOG特征描述符中，梯度方向（定向梯度）的分布（直方图）被用作特征。图像的梯度（x和y导数）是有用的，因为在边缘和角落

aitail·2020-08-23 23:25

opencv4学习笔记（2）-canny边缘检测

合一起就可以算出在该点处的梯度G和梯度方向θ。这里也对应着之前我们为什么要先对图像进行平滑处理，平滑处理有助于消除噪声点对我们梯度

qq_45701791·2020-08-23 22:27

Gradient descent梯度下降(Steepest descent)

steepestdescent),用来求解无约束最优化问题的一种常用方法,结果是局部最优解,对于目标函数为凸的情况,可以得到全局最优解.梯度下降是迭代算法,每一步需要求解目标函数的梯度向量.采用线搜索的框架搜索方向取负梯度方向

littlehaes·2020-08-23 06:47

智能优化方法

第二——基于梯度的优化方法1.梯度下降法：每次搜索方向都是梯度下降最快的方向（负梯度方向）。梯度下降法的缺点在

ZQX101001·2020-08-23 04:43

深度学习之---各种学习率优化算法

最简单的更新形式是沿着负梯度方向改变参数（因为梯度指向的是上升方向，但是我们通常希望最小化损失函数）。

zxyhhjs2017·2020-08-23 04:27

深度学习之优化算法

这里介绍比较常用的小批量梯度下降，以及自适应调整学习率和梯度方向优化的两种算法。一、小批量梯度下降（MBGD）批

weixin_30888027·2020-08-23 03:47

最优化算法总结（批量梯度下降【BGD】，随机梯度下降【SGD】），牛顿法，拟牛顿法）

最优化算法总结最优化方法主要有：梯度下降（批量梯度下降【BGD】，随机梯度下降【SGD】），牛顿法，拟牛顿法当目标函数是凸函数时，梯度下降每次求解是全局解，其解不保证全局最优解每次通过求导找出梯度方向（

老男孩-Leo·2020-08-22 22:21

深度学习_参数更新

1.SGD（随机梯度下降法）将参数的梯度（导数）作为线索，沿梯度方向更新参数，重复多次逐渐靠近最优参数。该方法比较低效，当处理的函数的形状非均向时搜索路径会非常低效。

AI 黎明·2020-08-22 12:25

pytorch优化器

使用参数的梯度，沿梯度方向更新参数，并重复这个步骤多次，从而逐渐靠近最优参数，这个过程称为随机梯度下降法（stochasticgradientdescent），简称SGD。W为需要更新的权重参数；损失

土豆土豆，我是洋芋·2020-08-22 12:48

HOG特征描述算子 | Datawhale 六月组队学习（task4）

HOG特征前言1理论1.1梯度计算1.2分网格的梯度方向直方图1.3块描述子1.4块描述子归一化2代码前言HOG全称histogramoforientedgradients.就是根据方向梯度直方图寻找图像的特征

Zero_0-1·2020-08-22 04:32

SIFT Flow 笔记

那么对于稠密特征SIFTFlow，它同样也是对于某个像素的邻域(如16x16邻域)分成4x4个cell，将每一个cell的梯度方向

YndigoLY·2020-08-22 02:58

计算机视觉项目实战（三）、基于词袋模型的场景识别 Scene Recognition with Bag of Words

基于词袋模型的场景识别SceneRecognitionwithBagofWords项目要求项目原理1.图像分类算法2.基于词袋模型的图像分类技术3.梯度方向直方图HOG特征提取算法4.词袋构建：K-means

Ace Cheney·2020-08-22 00:11

梯度学习笔记

梯度方向总是指向函数w值更大的方向。梯度的概念可以应用到一元、二元、三元函数或者更多自变量的

unlock1835·2020-08-21 23:01

梯度下降算法

介绍梯度下降法，又称最速下降法，是求解无约束最优化问题最常用的方法，它是一种迭代方法，每一步主要的操作是求解目标函数的梯度向量，将当前位置的负梯度方向作为搜索方向（因为在该方向上目标函数下降最快，这也是最速下降法名称的由来

爱吃糖的小熊·2020-08-21 23:26

梯度下降法之方向导数，梯度的理解

方向导数与梯度的关系：方向导数=梯度的模*角度值角度值为0：与梯度方向同向，函数增加最快角度值为180：与梯度方向反向，函数减少最快角度值为90：函数变化为0方向导数，梯度关系的详细解释可参考下面博文：

爱学习的人工智障·2020-08-21 22:52

用梯度下降算法求最值

1.梯度方向对多元函数的参数求偏导，得到函数增加或减小最快的方向。

weixin_34127717·2020-08-21 22:30

【opencv 角点检测总结】

关于角点的具体描述可以有几种：（1）、一阶导数(即灰度的梯度)的局部最大所对应的像素点；（2）、两条及两条以上边缘的交点；（3）、图像中梯度值和梯度方向的变化速率都很高的点；（4）、角点处的一阶导数最大

hefei_cyp·2020-08-21 21:09

边缘提取--原理小结（持续更新）

表示的是某一个函数在该点处的方向导数沿着该方向（梯度方向）取得最大值（梯度的模），即在梯度方向上变化最

心飞扬0108·2020-08-21 08:57

2017CS231n笔记_S16对抗样本和对抗训练

对抗样本的寻找：找到一个和梯度方向能形成很大的内积的方向，然后只要大概沿着这个方向移动一点，就能找到对抗样本，欺骗网络模型。对抗区域：对抗样本所在的区域称为对抗区域/对抗空间。M

KKALL1314·2020-08-20 22:36

Introduction to Optimization(二):基于梯度的优化

这篇文章主要讲:梯度下降梯度最速降梯度下降相信这个对于大部分人来说并不陌生，听过吴恩达公开课的都知道(escape….)我们知道梯度方向是函数下降最快的方向(书上有证明).梯度下降就是沿着梯度负方向构造一个点

孤鸿子_·2020-08-20 22:50

Harris角点特征及C实现

Harris角点具有两个非常重要的性质：《1》、具有很大的梯度幅值；《2》、在很小的近邻内，梯度方向变化尖锐；故可以通过窗口在小区域内滑动来确定角点位置。

王log·2020-08-20 05:47

OpenCV+python：圆检测

如果一个圆上的点，都沿着其梯度方向画线，那么所有线的角点就是圆心。OpenCV中

@迷途小书童·2020-08-19 19:09

优化算法note

SGDwithMomentum下坡的时候，如果发现是陡坡，那就利用惯性跑的快一些引入了一阶动:一阶动量是各个时刻梯度方向的指数移动平均值，约等于最近1/(1-β)个时刻的梯度向量和的平均值。

凉风慕有信·2020-08-19 03:08

Boosting 和 Gradient Boosting 理解

值得一提的是，每次模型在梯度方向上减少的部分，可以认为是一个“小”或者"弱"的模型

walter1990·2020-08-18 22:04

角点（corner point）、关键点(key point)、特征点(feature point)概念辨析

关于角点的具体描述可以有几种：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

让计算机看懂世界·2020-08-18 18:58

【MAC考核】利用HOG特征和SVM算法对图片进行二分类实现图像目标的检测

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。

XMU丶Weii·2020-08-18 18:04

CV笔记——（第七讲）激活函数与BN详解

一、知识梳理二、激活函数1）关于simgoid函数中心非零的问题：中心非零：导致的结果是参数更新的梯度方向恒正或者恒负。

我学数学我骄傲·2020-08-18 17:01

利用HOG特征进行人体检测

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。

masikkk·2020-08-18 15:38

利用HOG特征进行人体检测--简述

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。

monk1992·2020-08-18 13:59

GBDT 梯度提升决策树的简单推导

我们采用梯度下降的方法，在每次迭代时通过向损失函数的负梯度方向移动来使得损失函数越来越小，这样我们就可以得到越来越精确的模型。

Michael_Shentu·2020-08-18 11:46

常用梯度下降法与优化器都有什么？

梯度下降法的数学原理是函数沿着梯度方向具有最大变化率，那么在优化目标函数时沿着负梯度方向去减少函数值，以此达到优化目标。通过迭代的方式寻找最优参数，最优参数是指是目标函数达到最小值时的参数。

飒白·2020-08-18 10:30

Day9 深度学习入门

SGD受具体问题(函数形状)的限制，负梯度方向不一定始终指向最优值。所以后三种都是对其的一种改进(下图表示了四者的梯度

「已注销」·2020-08-17 14:39

Python opencv：图像边缘检测

对每一个像素进行检查，看这个点的梯度是不是周围具有相同梯度方向的点中最大的。如

叶舟·2020-08-17 13:30

机器学习项目实战——预测学生是否被录取

数据：LogiReg_data.txt模块sigmoid:映射到概率的函数model:返回预测结果值(预测函数)cost:根据参数计算损失gradient:计算每个参数的梯度方向descent:梯度下降

韭浪·2020-08-17 07:36

走进OpenCV-Python 8 Harris 角点检测

如果某一点在任意方向的一个微小变动都会引起灰度很大的变化，那么我们就把它称之为角点’关于角点的具体描述可以有几种：1、一阶导数（即灰度的梯度）的局部最大所对应的像素点2、两条及两条以上边缘的点3、图像中的梯度值和梯度方向的变化速率都很高的点

嘟嘟008·2020-08-16 16:50

浅谈对梯度下降法的理解

表示在处的负梯度方向，表示学习率。在这里，简单谈一下自己对梯度下降法的理解。首先，要明确梯度是一个向量，是一个n元函数f关于n个变量的偏导数，比如三元函数f的梯度

zhulf0804·2020-08-16 10:30

梯度下降法的简介及其常见子算法比较

由于负梯度方向是使函数值下降最快的方向，在迭代的第一步，以负梯度方向更新x的值，从而达到减少函数值的目的。其步骤：确定优化模型的假设函

zhangkkit·2020-08-16 10:59

梯度下降法学习笔记

梯度下降法我的理解文章目录梯度下降：1.梯度是一个向量2.梯度的大小就是该点最大的导数3.梯度下降法4.梯度和导数的关系参考文献梯度下降：1.梯度是一个向量2.梯度的大小就是该点最大的导数某一点会有各种斜率值（不同方向），其中沿梯度方向

追风之人YL·2020-08-16 07:27

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梯度方向