特征提取+分类器第15页

HOG特征人体检测

它通过计算和统计局部区域的梯度方向直方图来构成特征，一般与SVM分类器结合用于目标的图像识别。

lingllllove·2024-01-09 23:23

LabVIEW在设备状态监测与故障诊断中的应用

特征提取：利用LabVIEW强大的信号处理工

LabVIEW开发·2024-01-09 21:08

一文读懂，值得细读，遗传算法等优化算法的收敛性及分析模型

细胞机器人的结构优化等)，函数优化(非线性，多模型，多目标优化等)，规划管理(生产规划，规划制图，并行机任务分配等)，信号处理和人工生命组合优化(TSP问题，背包问题，图分划问题等)，图像处理(模式识别，特征提取

莹莹苏莹·2024-01-09 20:00

图像分类保姆级教程-深度学习入门教程（附代码）

2.特征提取：深度学习图像分类通过多个卷积层提取图像的低级到高级特征。低级特征包括边缘、纹理等，而高级特征则包括物体的形状、轮廓等。这些特征的组合能够更好地描述图像的内容，从

从懒虫到爬虫·2024-01-09 16:39

3D人体姿态估计

2.视觉特征提取：3D人

从懒虫到爬虫·2024-01-09 16:08

机器学习西瓜书 Day07 贝叶斯分类器（上）

明天补上今天少看的6页第七章贝叶斯分类器7.1贝叶斯决策论假设有N种可能的类别标记c1,c2..cN。λij：将cj分成ci所带来的损失。

皇家马德里主教练齐达内·2024-01-09 14:38

不利用数据样本，仅依靠预训练好的分类器来得到生成器...

❓预训练神经网络分类器只能用于分类任务么？❌不。预训练分类器的backbone早已被应用于分割，检测等诸多其他任务。❓那，预训练神经网络分类器可以用于判别以外的任务么？

PaperWeekly·2024-01-09 11:43

霹雳吧啦Wz《pytorch图像分类》-p4GoogLeNet网络

《pytorch图像分类》p4GoogLeNet网络详解一、GoogLeNet网络中的亮点1.inception结构2.使用1×1的卷积核进行降维及映射处理3.GoogLeNet辅助分类器4.模型参数二

失舵之舟-·2024-01-09 09:33

竞赛保研基于深度学习的人脸性别年龄识别 - 图像识别 opencv

文章目录0前言1课题描述2实现效果3算法实现原理3.1数据集3.2深度学习识别算法3.3特征提取主干网络3.4总体实现流程4具体实现4.1预训练数据格式4.2部分实现代码5最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是毕业设计人脸性别年龄识别系统

iuerfee·2024-01-09 07:58

奇异值分解

Jayphone17/article/details/113106887降维与压缩——奇异值分解（SVD）奇异值分解（SingularValueDecomposition，SVD）可以用于降维，特别是在矩阵压缩、特征提取和去噪等方面

闪闪发亮的小星星·2024-01-09 06:47

[ML] SVM

它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器。SVM还包括核技巧，这使它成为实质上的非线性分类器。SVM学习方法包括构建由简至繁的模型：线性可分支持向量机、线性支持向量机及非线性支持向量机。

原来是酱紫呀·2024-01-09 01:52

基于AI+大数据技术的恶意样本分析（一）

阅读EnhancingState-of-the-artClassifierswithAPISemanticstoDetectEvolvedAndroidMalware翻译及笔记使用API语义增强最先进的分类器来检测不断发展的安卓恶意软件论文出处

Mo neyking·2024-01-08 22:16

循环平稳信号分析方法在旋转机械设备状态监测和故障诊断中的应用

特征提取技术是旋转机械设备状态监测和故障诊断的关键问题之一。故障特征捕捉的好坏直接关系到故障诊断的准确率和故障早期预报的可靠性。而特征

学兔兔VIP·2024-01-08 22:44

语义分割：U-Net、UNet++、U2Net的联系和区别

U-Net的特点是具有较强的特征提取能力和较高的分割精度，但在处理细节信息时可能存在一定的局限性。UNet++是对U-Net的改进，它通过增加多个分支和

xifenglie123321·2024-01-08 19:04

机器学习-基于支持向量机的分类预测（基础概念）

基于支持向量机的分类预测（基础概念介绍）支持向量机超平面分类线方程：核函数核函数的作用常见的核函数案例支持向量机支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）是一种对数据进行二分类的广义线性分类器

DMULLQ·2024-01-08 18:19

【每日论文阅读】Do Perceptually Aligned Gradients Imply Robustness?

近似人眼梯度https://icml.cc/virtual/2023/oral/25482对抗性鲁棒分类器具有非鲁棒模型所没有的特征——感知对齐梯度（PAG）。

prinTao·2024-01-08 15:16

关于论文：Local Relation Learning for Face Forgery Detection阅读笔记

整体概述首先这是一篇将频域信息与RGB信息相结合的检测方法，同时将不同阶段的RGB信息与包含频域信息的图像进行融合（通过RFAM），拼接后的图像流向两个分支，第一个是输入到分类器中得出分类结果，第二个分支是输入到解码器中

一只发呆的猪·2024-01-08 11:55

设计一个二分类器都需要那些步骤？

对于人脸二分类器，正类别可能是包含人脸的图像，负类别可能是不包含人脸的图像。确保数据集的标签正确。2.数据预处理：在裁剪人脸地标时，确保裁剪后的图像大小一致，以便输入到模型中。

一只发呆的猪·2024-01-08 11:55

【人工智能实验】运用贝叶斯决策理论实现手写数字识别

目录实验二运用贝叶斯决策理论实现手写数字识别一、实验目的二、实验原理1、分类器原理2、实现手写数字识别算法原理三、实验结果四、实验总结1、实验流程2、分析不同模板对于实验结果的影响。

小果果学长·2024-01-08 09:11

基于贝叶斯决策理论的分类器

基于贝叶斯决策理论的分类器基于贝叶斯决策理论的分类器贝叶斯决策理论1如何衡量分类好坏参数估计1极大似然估计2最大后验概率估计3最大熵估计4非参数估计贝叶斯分类器在现实中的应用1垃圾邮件分类2贝叶斯网络参考文献首先

CHENG-HQ·2024-01-08 09:39

点云库PCL从入门到精通 (学习笔记) 第一章概述

1.1PCL是什么PCL(PointCloudLibrary，点云库)是大型跨平台开源C++编程库，它实现了大量点云相关的通用算法和高效数据结构，涉及点云获取、滤波、分割、配准、检索、特征提取、识别、追踪

点云渣·2024-01-08 08:40

综述 | 一文看尽三种针对人工智能系统的攻击技术及防御策略

对分类器的高层次攻击可以分为以下三种类型：对抗性输入：这是专门设计的输入，旨在确保被误分类，以躲避检测。对抗性输入包含专门用来躲避防病毒程序的恶意文档和试图逃避垃圾邮件过滤器的电子邮件。

容数据服务集结号·2024-01-08 08:54

Conv2Former：一种transformer风格的卷积特征提取方式

一、前言昨天读到了一篇有意思的文章，文章提出通过利用卷积调制操作来简化self-attention。还证明了这种简单的方法可以更好地利用卷积层中嵌套的大核(≥7×7)。我们都知道ViTs推动了设计识别模型的发展，近几年使用的也相当的多，通常就是CNN网络引入注意力机制，往往可以获得不错的性能，因为相比较与卷积cnn，self-attention能够模拟全局成对依赖关系，这是一种更有效的空间信息编码

夏天是冰红茶·2024-01-08 07:54

第三十七周周报：文献阅读+掩码、多头注意力机制+位置编码

目录摘要Abstract文献阅读：基于注意力的LSTM大地震预报网络现有问题提出方法基于注意力的LSTM网络研究实验实验目的数据集评估指标数据预处理和特征提取结果讨论MaskedSelf-Attention

m0_66015895·2024-01-08 06:35

YOLOv5改进 | 主干篇 | CSWinTransformer交叉形窗口网络改进特征融合层

它还提出了局部增强位置编码（LePE），更好地处理局部位置信息，我将其替换YOLOv8的特征提取网络，用于提取更有用的特征。经过我的实验该主干网络确实能够涨点在大中小三种物体检测上，同时

Snu77·2024-01-08 06:30

【OpenCV】获取各种分类器的haarcascades_*.XML 文件的详细介绍

文章目录获取方式下载opencv获取直接下载文件说明获取方式下载opencv获取安装OpenCV并获取xml文件：首先，请参考Windows下OpenCV的下载安装教程（详细）中的步骤，下载OpenCV。一旦下载完成，请找到你的OpenCV安装路径。以我为例，我的路径是d:/python/python/Lib/site-packages。在该路径下，你将找到一个叫做cv2的文件夹。进入cv2文

☞黑心萝卜三条杠☜·2024-01-08 06:55

机器学习简单概念和pytorch代码-2

特征提取：将原始

Persistence is gold·2024-01-08 06:11

单目标追踪——【Transformer】Autoregressive Visual Tracking

目录文章侧重点网络结构Encoder（特征提取与融合得到VisionFeatures）Decoder（VisionFeature+MotionFeature特征融合与输出）运动特征生成特征融合与输出消融实验

zz的大穗禾·2024-01-07 21:03

Video classification with UniFormer基于统一分类器的视频分类

本文主要介绍了UniFormer:UnifiedTransformerforEfficientSpatial-TemporalRepresentationLearning代码：https://github.com/Sense-X/UniFormer/tree/main/video_classificationUNIFormer动机由于视频具有大量的局部冗余和复杂的全局依赖关系，因此从视频中学习丰富

卡拉比丘流形·2024-01-07 21:00

【Python机器学习】朴素贝叶斯分类器

朴素贝叶斯分类器是与线性模型非常相似的一种分类器，它的训练速度往往更快，但是泛化能力比线性分类器稍差。

zhangbin_237·2024-01-07 19:53

geemap学习笔记 08 geemap 监督分类结果的精度验证案例

文章目录前言一、分类精度评价二、监督分类结果的精度验证1.混淆矩阵2.总体精度3.Kappa系数4.生产者精度5.用户精度总结前言要评估分类器的准确性，可以使用ConfusionMatrix。

弈落馨·2024-01-07 19:22

【Python机器学习】线性模型——用于多分类的线性模型

在测试点上运行所有分类器进行预测，在对应类别上分数最高的分类器“胜出”，将这个类别标签范围作为预测结果。多分类Logistics回归背后的数学与“一对其余”方法稍有不同，但也是对

zhangbin_237·2024-01-07 19:20

迁移学习|代码实现

还记得我们之前实现的猫狗分类器吗？在哪里，我们设计了一个网络，这个网络接受一张图片，最后输出这张图片属于猫还是狗。实现分类器的过程比较复杂，准备的数据也比较少。

霜溪·2024-01-07 19:59

第15课利用openCV实现人脸识别

2.修改capImg函数：intfmle::capImg(){//加载人脸检测分类器cv::CascadeClassifierfaceCascade;faceCascade.load("E:\\SDK\

西部秋虫·2024-01-07 18:34

python数据分析与挖掘论文_《Python数据分析与机器学习实战-唐宇迪》读书笔记第10章-特征工程...

第10章特征工程特征工程是整个机器学习中非常重要的一部分，如何对数据进行特征提取对最终结果的影响非常大。

weixin_39616477·2024-01-07 16:10

技术分享 | 吊舱目标追踪---deepsort原理讲解

file一、多目标追踪的主要步骤获取原始视频帧利用目标检测器对视频帧中的目标进行检测将检测到的目标的框中的特征提取出来，该特征包括表观特征（方便特征对比避免IDswitch）和运动特征（运动特征方便卡尔曼滤波对其进行预测

阿木实验室·2024-01-07 14:23

【毕业设计】基于雷达与深度学习的摔倒检测——卷积自编码器

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是一种特殊的神经网络，与传统的图像处理算法相比，卷积神经网络的优势在于可以直接对原始图像进行特征提取，避免了复杂的处理过程。

洋洋Young·2024-01-07 13:18

目标检测part1

而更大的特征图有助于目标检测和目标分割任务中对小物体的识别分割效果转置卷积不是真正意义上的反卷积，是一种上采样的方式，让小图片变成大图片目标识别——目标检测——多目标检测传统目标检测方法：滑动窗口+传统机器学习分类器

草莓味的狮子座leo·2024-01-07 11:53

AIGC学习笔记（1）——AI大模型提示词工程师

向量化为什么需要向量化向量可以计算难点调整位置科学的方式Word2vec算法信息压缩与特征提取谷歌论文-

讲文明的喜羊羊拒绝pua·2024-01-07 10:56

ROS OpenCV 级联分类器

Haar级联分类器、HOG级联分类器和LBP级联分类器都是计算机视觉中用于目标检测的特征提取与分类方法，它们各自利用不同的图像特征进行训练，并且通常结合级联结构来提升实时性。

K-Liberty·2024-01-07 07:15

自动驾驶预测-决策-规划-控制学习（4）：预测分析文献阅读

一个最简单的神经网络模型神经网络可以理解为一个分类器，通过训练后，能够记住我们人为需要的一

棉花糖永远滴神·2024-01-07 06:11

脑电情绪识别：从数据采集到实验分析的完整流程

本文将介绍从数据采集到实验分析的完整流程，包括脑电信号采集、预处理、特征提取和情绪分类等步骤。数据采集首先，我们需要采集脑电信号数据。

数据科学探险导航·2024-01-07 05:07

首次引入大模型!Bert-vits2-Extra中文特化版40秒素材复刻巫师3叶奈法

所谓中文特化，即针对中文音色的特殊优化版本，纯中文底模效果百尺竿头更进一步，同时首次引入了大模型，使用国产IDEA-CCNL/Erlangshen-MegatronBert-1.3B大模型作为Bert特征提取

刘悦的技术分享·2024-01-07 04:08

新南威尔士大学 comp9444 Assignment2课业解析

题意：递归神经网络与情感分类——按要求训练二元文本分类器，用pytorch实现不同的神经网络模型，使准确率达到80%以上解析：任务要求分别实现基于LSTM(一种特殊的RNN)和CNN两种神经网络的二元文本分类器

请叫我全村的希望·2024-01-07 02:34

数据挖掘经典算法之K-邻近算法（超详细附代码）

算法复杂度kNN是一种lazy-learning算法，分类器不需要使用训练集进行训练，因此训练时间复杂

Python研究者·2024-01-06 19:37

54、Softmax 分类器以及它的底层原理

下面开始介绍最后一个算法softmax。在前面介绍全连接算法或其他文章中，或多或少也提到了softmax。在分类网络里，softmax的作用主要是将模型的原始输出映射到0~1之间的概率分布。很多时候对于我们初学者而言，只知道softmax可以做概率映射，但并不了解它内部的原理是如何完成这个概率映射的，本节来详细的来阐述一下这个过程。在详细说明这个算法的原理之前，先通过一个例子看一下这个算法的使用场

董董灿是个攻城狮·2024-01-06 17:18

AI技术体系和领域浅总结

中国人民大学出版社）张量分析现代几何计算机基础计算机原理程序设计语言操作系统分布式系统算法基础机器学习算法机器学习基础（估计方法特征工程）线性模型（线性回归）逻辑回归决策树模型（GBDT）支持向量机贝叶斯分类器神经网络

TisUs·2024-01-06 16:26

8天狂收6100颗星，可商用！东京工业、麻省理工等开源Stream Diffusion

同时引入了“残差无分类器指导”方法，进一步提升了流批处理的效率和图像质量。根据StreamDi

RPA中国·2024-01-06 15:13

深度学习（学习记录）

题型：填空题+判断题30分、简答题20分、计算题20分、综合题（30分）综合题（解决实际工程问题，不考实验、不考代码、考思想）一、深度学习绪论（非重点不做考察）1、传统机器学习：人工特征工程+分类器概念

学数学的懒哥·2024-01-06 13:49

YOLOv8改进 | 主干篇 | EfficientNetV2均衡缩放网络改进特征提取层

一、本文介绍这次给大家带来的改进机制是EfficientNetV2，其在其V1版本通过均衡地缩放网络的深度、宽度和分辨率，以提高卷积神经网络的性能的基础上，又提出了一种改进的渐进式学习方法，通过在训练过程中逐步增加图像尺寸并适应性调整正则化来加快训练速度，同时保持准确性。所以其相对于V1版本的改进主要是在速度和效率上的改进(但是经过我实验我觉得V2不如V1快，可能是我使用的不是同一等级的版本，大家

Snu77·2024-01-06 12:38

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