特征提取+分类器

计算机视觉国内外研究现状（综述）

1.国内外研究进展1.2.1特征提取研究进展特征提取是图像处理的一个重要环节，是进行身份识别和行为识别的重要部分。
埃菲尔铁塔_CV算法·2025-02-13 12:44

图像分类与目标检测算法

这一过程的核心在于特征提取和分类器的设计。1.特征提取特征提取是图像分类的第一步，其目标是从图像中提取出能够区分不同类别的关键信息。传统的特征提取方
BugNest·2025-02-13 10:26

基于 STM32 平台的音频特征提取与歌曲风格智能识别系统

标题:基于STM32平台的音频特征提取与歌曲风格智能识别系统内容:1.摘要摘要：本文介绍了一种基于STM32平台的音频特征提取与歌曲风格智能识别系统。
赵谨言·2025-02-13 00:13

深度学习语义分割实战：ResNet 与 ViT 结合的模型解析

2.语义分割模型解析本项目采用ResNet和ViT结合的方式进行语义分割，并使用CBAM注意力机制增强特征提取能力。涉及的核心文件
高山仰星·2025-02-12 15:06

让 LLM 来评判 | 选择 LLM 评估模型

评估模型涵盖的范围很广，从小型的特定分类器(例如“垃圾邮件分类器”)到大型的LLM，或大而广、或小而专。使用LLM
·2025-02-12 09:39

基于PyTorch框架实现，展示如何使用ResNet50进行特征提取，并结合MMD用于领域适应，迁移学习在轴承故障诊断中的应用

基于PyTorch框架实现，展示如何使用ResNet50进行特征提取，并结合MMD用于领域适应，迁移学习在轴承故障诊断中的应用_迁移学习轴承诊断DAN:ResNet50-MMD以下文字及代码仅供参考。
QQ_767172261·2025-02-12 07:15

Pointnet++改进即插即用系列：全网首发ACConv2d|即插即用，提升特征提取模块性能

2.本篇文章对Pointnet++特征提取模块进行改进，加入ACConv2d，提升性能。3.专栏持续更新，紧随最新的研究内容。
AICurator·2025-02-12 06:36

让 LLM 来评判 | 基础概念

评估模型涵盖的范围很广，从小型的特定分类器(例如“垃圾邮件分类器”)到大型的LLM，或大而广、或小而专。使用LLM
·2025-02-12 01:31

实践深度学习：构建一个简单的图像分类器

本文将指导你如何使用深度学习框架来构建一个简单的图像分类器，我们将以Python和TensorFlow为例，展示从数据准备到模型训练的完整流程。
是Dream呀·2025-02-11 17:58

土壤分析：土壤污染监测_（18）.土壤污染监测与修复的最新进展

本节将介绍计算机视觉技术在土壤污染监测与修复中的最新进展，包括数据采集、图像处理、特征提取、污
zhubeibei168·2025-02-11 01:33

深度学习的算法在人群计数（数人头）

以下是几种被广泛认为效果较好的算法类别及其特点：1.基于卷积神经网络（CNN）的算法特点：利用CNN的强大特征提取能力，直接从图像中学习人群计数的特征。
人工智能专属驿站·2025-02-09 10:25

个性化音乐生成：生成式AI在音乐推荐与创作中的应用

文章目录引言生成式AI与个性化音乐生成1.变分自编码器（VAE）2.生成对抗网络（GAN）3.Transformer模型4.扩散模型（DiffusionModels）技术实现1.音乐特征提取2.基于VAE
二进制独立开发·2025-02-09 00:34

深度学习的一些方向

深度学习的一些方向目录深度学习的一些方向一、多模态1.特征提取（featureextraction)2.文本转图像3.可视化问题回答二、计算机视觉1.深度估计（depthestimation)2.图像分类
xinpao·2025-02-08 15:32

Baklib赋能下的内容中台智能化推荐系统解析与展望

内容特征提取分析内容的主题、类型、受众等特征，为后续推荐提供支持。推荐算法运用机
数字体验运营官·2025-02-08 13:52

YOLOv10改进 | 独家创新- 注意力篇 | YOLOv10引入结合SimAM和SKAttention形成全新的SKAM注意力机制和C2f_SKAM(全网独家创新)

1.SKAM介绍SKAM（SimAMandSKAttentionModule）注意力机制结合了SimAM和SKAttention的优点，能够在图像特征提取中表现出更为优异的性能。
小李学AI·2025-02-08 04:11

100.5 AI量化面试题：在使用LSTM预测股票价格时，如何有效处理金融时间序列的非平稳性？

目录0.承前1.数据预处理1.1平稳性检验1.2数据转换2.特征工程2.1技术指标构建2.2时间特征提取3.LSTM模型设计3.1数据准备3.2模型架构4.训练与验证4.1时序交叉验证4.2滚动预测5.
AI量金术师·2025-02-07 14:45

TfidfVectorizer

TF-IDF/TermFrequency-InverseDocumentFrequency作用：是自然语言处理NLP中常用的文本特征提取工具，用于将文本数据转换为数据向量。
htuhxf·2025-02-06 15:36

基于深度学习的时空特征融合摔倒检测 基于图像序列分析与主成分分析（PCA）的摔倒检测

步骤：时空特征提取：通过卷积神经网络（CNN）提取每一帧的视频图像特征。时间信息处理：使用循环神经网络（RNN）处理视频帧的时间序列，捕捉摔倒过程中的时序信息。摔倒判定：将时空特征输入到融合
人工智能专属驿站·2025-02-06 09:31

人工智能-数据分析及特征提取思路

1、概况基于学生行为数据预测是否涉黄、涉黑等。2.数据分析数据分析的意义包括得到数据得直觉、发掘潜在的结构、提取重要的变量、删除异常值、检验潜在的假设和建立初步的模型。2.1数据质量分析2.1.1数据值分析查看数据类型：首先明确各字段的数据类型，例如学生标识通常为字符串类型（如学号），访问时间一般是日期时间类型，访问网址、搜索关键词等为文本类型，停留时长、访问频次等则是数值类型，而是否涉黄涉黑标签
power-辰南·2025-02-06 03:10

【影像组学pyradiomics学习笔记】pyradiomics安装及介绍

pyradiomics是一个开源的python包，用于医学图像的影像组学特征提取。
Gu104·2025-02-05 03:50

自定义数据集 ，使用朴素贝叶斯对其进行分类

特征提取：-使用CountVectorizer将文本转换为词频向量。fit_transform方法在训练数据上拟合向量器并进行转换。
知识鱼丸·2025-02-04 14:40

PyTorch 训练一个分类器

文章目录0前言1加载和规范化CIFAR102定义一个卷积网络3定义损失函数和优化器4训练网络5测试网络6在GPU上训练模型参考资料0前言  TRAINGINGACLASSIFIER这篇教程很清楚的描述了如何使用PyTorch训练一个用于图像分类的卷积网络模型。这里记录一下，学习一波写法，供以后查阅，自己跑的项目在github上，稍微修改了一下训练策略，能使分类精度从53%提升到65%；并且增加了训
亚里·2025-02-04 05:59

机器学习笔记——特征工程、正则化、强化学习

文章目录特征工程（FzeatureEngineering）1.特征提取（FeatureExtraction）手工特征提取（ManualFeatureExtraction）：自动特征提取（AutomatedFeatureExtraction
好评笔记·2025-02-04 00:48

python 图像特征提取_python实现LBP方法提取图像纹理特征实现分类的步骤

题目描述这篇博文是数字图像处理的大作业.题目描述:给定40张不同风格的纹理图片,大小为512*512,要求将每张图片分为大小相同的9块,利用其中的5块作为训练集,剩余的4块作为测试集,构建适当的模型实现图片的分类.图片如下图所示:分析:由于数据集太小,所以神经网络模型并不适合此类的图像处理.就需要寻找方法提取图像的纹理信息.本文采用LBP的方法提取图像的纹理信息,然后转化成直方图作为图像的特征,然
weixin_39969060·2025-02-03 22:28

Python 图像处理进阶：特征提取与图像分类

特征提取特征提取是计算机视觉中的一个重要环节，它可以从图像中提取出有助于后续处理的特征，比如用于识别和分类的关键点、纹理等。常见的特征提取方法包括SIFT、SURF和ORB等。
极客代码·2025-02-03 21:23

A deep multimodal fusion method for personality traits prediction

研究方法模型架构：视觉特征提取：使用预训练模型ViT-B16和VGG16。音频特征提取：使用预训练模型VGGish。文本分析：使用预训练模型GloVe。
m0_59933522·2025-02-03 21:20

Python机器学习实战：主成分分析(PCA)的原理和实战操作

主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）是一种常用的无监督学习算法，用于数据降维和特征提取。它通过线性变换将原始高维数据映射到低维空间，同时保留数据的主要特征和信息。
AI天才研究院·2025-02-03 20:17

深度学习盛行，还记得哪些传统机器学习方法和模型？

这些传统方法通常依赖于手工设计的特征提取和模型结构。而深度学习是一种机器学习技术，它通过深层神经网络从原始数据中学习特征表
硬件学长森哥·2025-02-03 19:11

【图像处理】基于双目立体匹配的景深计算（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录1概述1.双目相机标定2.图像预处理3.特征提取与匹配4.视差计算5.深度图生成与校正6.景深计算7.误差分析与优化应用领域2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述双目立体匹配一直是双眼视觉的研究热点
然哥爱编程·2025-02-03 15:05

投票法：简单而强大的分类利器

假设有一个班级要选出最受欢迎的水果，每个同学心中都有自己的选择（这就好比一个个分类器给出的分类结果）。最后统计每个水果获得的票数，得票最多的水果就当选（对应分类任务中，票数最多的
ningaiiii·2025-02-03 14:25

【车间调度】基于卷积神经网络的柔性作业车间调度问题的两阶段算法（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录1概述两阶段算法概述第一阶段：特征提取与表示学习第二阶段：调度策略生成与优化研究挑战与前景2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述该文提出一种基于卷积神经网络的有效两阶段算法，
宇哥预测优化代码学习·2025-02-03 12:08

【车间调度】基于卷积神经网络的柔性作业车间调度问题的两阶段算法（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录1概述两阶段算法概述第一阶段：特征提取与表示学习第二阶段：调度策略生成与优化研究挑战与前景2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述该文提出一种基于卷积神经网络的有效两阶段算法，
Ps.729·2025-02-03 11:31

使用支持向量机和朴素贝叶斯对文本分类

一、支持向量机文本分类1.1支持向量机分类器(SVC)支持向量机分类器（SupportVectorClassifier），缩写为SVC。
SSeaflower·2025-02-03 09:10

深度学习：基础原理与实践

深度学习模型能够自动从原始数据中提取复杂的特征，而不需要人为设计特征提取算法。定义：深度学习可以定义为使用深层神经网络进行学习的过程，这些网络由多个非线性的变换组成，能够学习数据的多层次表示。
阿尔法星球·2025-02-03 06:49

使用Scikit-learn实现支持向量机分类器

使用Scikit-learn实现支持向量机分类器引言支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）是一种强大的监督学习算法，广泛应用于分类和回归任务。
清水白石008·2025-02-02 03:06

【python】在【机器学习】与【数据挖掘】中的应用：从基础到【AI大模型】

目录一、Python在数据挖掘中的应用1.1数据预处理数据清洗数据变换数据归一化高级预处理技术1.2特征工程特征选择特征提取特征构造二、Python在机器学习中的应用2.1监督学习分类回归2.2非监督学习聚类降维三
小李很执着·2025-02-01 23:43

Encoder-only decoder-only encoder-decoder大模型的区别

-优点：能够更好地理解输入文本的语义和上下文信息，适合需要特征提取的任务。-缺点：无法直接生成文本输出。-代表模型：BERT、RoBERTa、ALBERT等。
阿牛牛阿·2025-02-01 23:40

机器学习笔记——特征工程

文章目录特征工程（FzeatureEngineering）1.特征提取（FeatureExtraction）手工特征提取（ManualFeatureExtraction）：自动特征提取（AutomatedFeatureExtraction
好评笔记·2025-02-01 21:56

Transformer模型解码器部分实现

说明：部分内容来自于网络教程，如有侵权请联系本人删除教程链接：2.4.2解码器-part2_哔哩哔哩_bilibili1.解码器层的作用作为解码器的组成单元，每个解码器层根据给定的输入向目标方向进行特征提取操作
APPLECHARLOTTE·2025-02-01 03:24

机器学习笔记 - 将音频转换为图像进行分类的机器学习模型

3.特征提取：特征提取是语音信号处理的一个重要部分，通过对音频数据进行分析，提取其中特有的频率、音调、幅度等数学特征，并转化成数字特征。4.模型训练：在特征提取完
坐望云起·2025-02-01 00:32

基于YOLOv11无人机视角船舶检测系统：项目概述与技术实现

**更强的特征提取能力**2.**改进的多尺度检测**3.**轻量化设计**4.**实时处理能力**数据准备与模型训练1.**数据集构建**2.**模型训练**系统功能与使用方法1.
qq1309399183·2025-01-31 14:03

Python OpenCV图像位运算详解

PythonOpenCV图像位运算详解图像处理是近年来非常热门的一项技术，其中图像二值化、特征提取、形态学处理等应用广泛。
缤纷彩色·2025-01-31 12:18

分类算法：梯度提升树(GBT)算法原理

分类算法：梯度提升树(GBT)算法原理1.简介1.1梯度提升树的起源与发展梯度提升树(GradientBoostingTree,GBT)是一种强大的机器学习算法，它基于提升方法的原理，通过迭代地构建一系列弱分类器并组合它们来形成一个强分类器
kkchenjj·2025-01-31 04:39

pytorch实现主成分分析 (PCA)：用于数据降维和特征提取

使用PyTorch实现主成分分析（PCA）可以通过以下步骤进行：标准化数据：首先，需要对数据进行标准化处理，确保每个特征的均值为0，方差为1。计算协方差矩阵：计算数据的协方差矩阵，以捕捉特征之间的关系。特征值分解：对协方差矩阵进行特征值分解，获得主成分。选择主成分：根据特征值的大小选择前几个主成分，通常选择方差最大的主成分。转换数据：将数据投影到选定的主成分上，完成降维。例子代码：importto
纠结哥_Shrek·2025-01-30 08:24

【YOLOv11改进- 主干网络】YOLOv11+TransNext特征提取网络（CVPR2024）: 基于YOLOv11的主干网络改进超轻量；

YOLOV11目标检测-主干网络改进实例与创新改进专栏目录YOLOV11目标检测-主干网络改进实例与创新改进专栏本文介绍1.完整代码获取2.TransNext介绍摘要亮点优势3.TransNext网络结构图4.yolov11-transNextyaml文件5.TransNext代码实现6.TransNext添加方式论文地址：http://arxiv.org/pdf/2311.17132http:/
算法conv_er·2025-01-30 02:12

python 命名实体识别_Python NLTK学习11（命名实体识别和关系抽取）

命名实体识别非常适用于基于分类器类型的方法来处理的任务。NLTK有
weixin_39630762·2025-01-29 14:04

Python 实现车牌识别

这可以通过一些特征提取和机器学习算法来实现，例如基于颜色特征、边缘特征等方法来定位车牌区域。字符分割：将定位到的车牌区域中的字符分割开，以便对每个字
菜狗小测试·2025-01-29 04:49

人脸识别的经典深度学习方法

人脸识别的经典深度学习方法引言1.卷积神经网络（CNN）1.1LeNet1.2AlexNet1.3VGGNet1.4ResNet2.人脸检测2.1Viola-Jones算法2.2基于深度学习的人脸检测3.人脸特征提取
明初啥都能学会·2025-01-28 18:29

构建高可用系统设计OpenStack、Docker、Mesos和Kubernetes(简称K8s)

一、业务层根据主要业务范畴的分类和特征提取，抽象出独立的业务系统，分别统计系统的用户角色群体、访问量、计算量。
葡萄爱·2025-01-27 21:31

openmv模块学习笔记：openmv瞳孔识别代码详细解析

这段代码的主要功能是使用OpenMV摄像头持续采集图像，通过Haar级联分类器检测图像中的眼睛，然后在检测到的眼睛区域内寻找瞳孔，并使用矩形框标记眼睛、十字形标记瞳孔的位置，同时输出程序的处理帧率。
DIY机器人工房·2025-01-27 18:39
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