特征提取+分类器第4页

语音识别数据预处理：提升AI模型准确率的关键

语音识别数据预处理：提升AI模型准确率的关键关键词：语音识别、数据预处理、降噪、特征提取、MFCC、分帧、信噪比摘要：语音识别技术（如Siri、小爱同学）已深入我们的生活，但你知道吗？

AI天才研究院·2025-06-08 04:12

计算机视觉与深度学习｜基于MATLAB的图像特征提取与匹配算法总结

基于MATLAB的图像特征提取与匹配算法全面指南图像特征提取与匹配基于MATLAB的图像特征提取与匹配算法全面指南一、图像特征提取基础特征类型分类二、点特征提取算法1.Harris角点检测2.SIFT(

单北斗SLAMer·2025-06-07 21:29

机器学习与深度学习14-集成学习

集成学习的定义2.集成学习中的多样性3.集成学习中的Bagging和Boosting4.集成学习中常见的基本算法5.什么是随机森林6.AdaBoost算法的工作原理7.如何选择集成学习中的基础学习器或弱分类器

·2025-06-07 14:43

opencv的python接口实现_『OpenCV3』Harris角点特征_API调用及python手动实现

一、OpenCV接口调用示意介绍了OpenCV3中提取图像角点特征的函数：1#coding=utf-82importcv23importnumpyasnp456'''Harris算法角点特征提取'''78img

weixin_39859988·2025-06-07 01:42

机器学习——主成分分析 PCA

目录简介一、基本原理1.数据变换2.协方差矩阵3.特征值和特征向量实施步骤应用选择主成分的数量二、代码实现优缺点分析优点缺点总结简介主成分分析（PCA）是机器学习领域中的一种重要算法，主要应用于数据的降维和特征提取

Nil0_·2025-06-06 18:51

深度学习在非线性场景中的核心应用领域及向量/张量数据处理案例，结合工业、金融等领域的实际落地场景分析

解决方案‌：‌输入张量‌：高分辨率晶圆图像→三维张量(Batch,Height,Width,Channels)12‌模型结构‌：CNN+ReLU激活函数→多层非线性特征提取38‌输出‌：缺陷位置概率热图

MYH516·2025-06-06 11:03

风机下引线断点检测算法实现

风机下引线断点检测算法实现1.算法原理该检测系统基于时域反射法(TDR)原理：在引线起点注入高压纳秒级脉冲脉冲沿引线传播，遇到阻抗不连续点(断点)产生反射采集反射信号并计算时间差通过小波变换进行信号去噪和特征提取根据传播速度计算断点位置

pk_xz123456·2025-06-06 10:03

AI应用工程师面试

深度学习则是机器学习的一个分支，它利用深度神经网络来自动学习数据的特征表示，具有强大的特征提取能力，能够处理复杂的非线性问题。解释梯度下降算法的原理。梯度下降是一种优化算法，用于最小化损失函数。

道亦无名·2025-06-06 08:46

【统计方法】基础分类器: logistic, knn, svm, lda

均方误差（MSE）理解与分解在监督学习中，均方误差衡量的是预测值与实际值之间的平均平方差：MSE=E[(Y−f^(X))2]\text{MSE}=\mathbb{E}[(Y-\hat{f}(X))^2]MSE=E[(Y−f^(X))2]MSE可以分解为三部分：MSE=Bias2(f^(x0))+Var(f^(x0))+Var(ε)\text{MSE}=\text{Bias}^2(\hat{f}(x

pen-ai·2025-06-06 04:20

基于LDA特征提取的人脸识别算法matlab仿真

目录一、理论基础2.1PCA特征提取2.2LDA特征提取1.3实现步骤二、核心程序三、仿真结论一、理论基础人脸识别技术是一种广泛应用于安防、金融、医疗等领域的技术，它可以识别出人脸图像中的人物身份信息。

fpga和matlab·2025-06-05 19:20

Perceptron (感知器)：神经网络的基础构建块-含Python代码

它本质上是一个二分类器。感知器最早的应用之一是垃圾邮件过滤。我们以"免费"或"中奖"等警示词的频率、邮件发送者的信誉、邮件长度等特征作为输入，输出

Morpheon·2025-06-05 13:37

CLIP论文阅读：Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision

最大的贡献是为大家提供了这样一个经过对齐的视觉特征提取模型，后续很多工作中视觉提取模型都是利用CLIP训练的VIT。全文太长了，写的很仔细，比较难懂。只读了实验部分之前的。

pureblacker·2025-06-05 07:32

5.12 打卡

知识回顾:转化器和估计器的概念管道工程ColumnTransformer和Pipeline类转换器（transformer）转换器（transformer）是一个用于对数据进行预处理和特征提取的estimator

分散406·2025-06-05 04:03

Python打卡第11天@浙大疏锦行

importpandasaspdimporttimefromskoptimportBayesSearchCVfromskopt.spaceimportInteger,Categorical,Realimportlightgbmaslgb#LightGBM分类器

猛犸MAMMOTH·2025-06-05 03:29

使用MATLAB和Simulink来设计并仿真一个智能家居基于机器视觉的安全监控系统

目录一、准备工作二、步骤详解第一步：创建Simulink模型第二步：构建图像采集模块第三步：实现图像预处理第四步：设计背景建模与差分第五步：实现特征提取与行为识别第六步：设计响应机制第七步：搭建用户界面

amy_mhd·2025-06-04 19:54

使用MATLAB和Simulink来设计并仿真一个智能家居入侵检测系统

目录一、准备工作二、步骤详解第一步：创建Simulink模型第二步：构建图像采集模块第三步：实现图像预处理第四步：设计背景建模与差分第五步：实现特征提取与入侵检测第六步：设计响应机制第七步：搭建用户界面

amy_mhd·2025-06-04 14:45

GLIDE论文阅读笔记与DDPM（Diffusion model）的原理推导

本文探讨了在文本条件图像生成任务中使用扩散模型，并比较了两种不同的引导策略：CLIP引导和无分类器引导。

大写-凌祁·2025-06-04 10:10

09_降维、特征提取与流行学习

另外两种算法：非负矩阵分解（NMF）和t-SNE，前者通常用于特征提取，后者通常用于二维散点图的可视化。

白杆杆红伞伞·2025-06-04 05:03

ResNet改进(48)：融合CoTAttention的ResNet模型

这个模型在标准ResNet34的基础上进行了创新性改进，通过引入注意力机制来增强特征提取能力。

点我头像干啥·2025-06-03 14:47

国科大模式识别部分总结资源介绍：助你掌握核心知识，提升学术能力

从绪论到特征提取与选择，再到监督学习和无监督学习算法，文档结构清晰，知识点详实，是期末复习和深入学习的理想选择。适合与课堂笔记和教材结合使用，帮助读者全面掌握模式识别的理论与应用。

强姣晴Keely·2025-06-03 08:35

python目标检测滑动窗口算法_目标检测

,为了保证不丢失信息,每个正方形都与上一个正方形有重叠.因为我们不确定图片中目标的大小,所以可以使用不同大小的正方形对图片进行切割.然后把这些正方形分别用神经网络进行识别,留下那些识别到对象的正方形:分类器有可能会有误报的情况

weixin_39636857·2025-06-03 07:57

深度学习模型中的“层”概念解析

在深度学习模型中，“层”通常是指模型中具有可学习参数或固定运算功能及构建神经网络的基本构建块，它包含可学习参数或固定计算操作，用于数据变换和特征提取。不同框架对"层"的定义略有差异，但核心原则相同。

浩瀚之水_csdn·2025-06-03 06:55

图像生成详解

判别器判别器是一个二分类器，用于判断输入的图像是真实的还是生成的。它接收图像作为输入，通过一系列的卷积层和激活函数，输出图像为真实的概率。判别器的目标是正确区分真实图像

水花花花花花·2025-06-03 00:04

Python构建人脸识别系统实战项目

该系统利用face_recognition库及其依赖的dlib和OpenCV进行人脸检测和识别，包括人脸检测、特征提取、数据库创建、人脸识别和系统优化等步骤。

爱你不会累·2025-06-02 21:14

自动驾驶可行驶区域划分综述

可行使区域划分1.数据采集与融合的深度解析1.1传感器类型与数据特性1.2多传感器融合方法2.环境感知与特征提取的细节2.1车道线检测技术2.2道路边界识别2.3障碍物检测与区域划分3.可行驶区域划分的实现

吃旺旺雪饼的小男孩·2025-06-02 10:26

分类指标之p值，r值，F1值，微平均和宏平均

假设有12个样本可被分为A，B,C三个类别，某个分类器的结果如下：真实预测ABAAAAACBBBBBABCCCCCCACC对于多分类来说，P值，R值，F1值都是针对某个类别来说的。

旺旺棒棒冰·2025-06-01 22:29

机器学习/深度学习——模型的欠拟合和过拟合，正则化方法详解

convolutionalneuralnetwork）CNN详解（一）——概述.步骤清晰0基础可看深度学习——卷积神经网络（convolutionalneuralnetwork）CNN详解（二）——前向传播与反向传播过程（特征提取

林采采学编程+·2025-06-01 19:09

【AI算法工程师面试指北】Transformer与CNN有什么异同点？

以下从多个维度分析两者的异同点：一、相同点特征提取能力两者均为分层特征提取器，通过多层非线性变换捕捉数据中的层次化特征（如低层的边缘、纹理，高层的语义概念）。

小米玄戒Andrew·2025-06-01 15:10

YOLOv8 移动端升级：借助 GhostNetv2 主干网络，实现高效特征提取

文章目录引言GhostNetv2概述GhostNet回顾GhostNetv2创新YOLOv8主干网络改进原YOLOv8主干分析GhostNetv2主干替换方案整体架构设计关键模块实现完整主干网络实现YOLOv8集成与训练模型集成训练技巧性能对比与分析计算复杂度对比优势分析部署优化建议结论与展望引言目标检测是计算机视觉领域的重要任务，YOLO系列算法因其出色的速度和精度平衡而广受欢迎。YOLOv8作

向哆哆·2025-06-01 14:04

python打卡DAY23

在机器学习中，通常会按照一定的顺序对数据进行预处理、特征提取、模型训练和模型评估等步骤，以实现机器学习模型的训练

纨妙·2025-06-01 09:58

基于机器学习的反反爬策略实战：用Python智能破解反爬机制

本文将基于Python，详细介绍如何结合机器学习技术，设计并实现智能反反爬策略，从数据采集、特征提取、模型训练到动态策略调整，给出完整代码示例，助力爬虫工程师提升反爬对抗能力。1.反爬

Python爬虫项目·2025-06-01 08:17

BERT分类器和朴素贝叶斯分类器比较

一、核心原理对比维度预训练模型（如BERT）朴素贝叶斯分类器模型类型深度学习模型，基于Transformer架构，通过大规模无监督预训练学习语言表示。

非小号·2025-06-01 07:13

【Python打卡Day23】管道/流水线工程 @浙大疏锦行

在机器学习中，通常会按照一定的顺序对数据进行预处理、特征提取、模型训练和模型评估等步骤，以实现机器学习模型的训练和评估。

可能是猫猫人·2025-06-01 05:27

Transformer 架构在目标检测中的应用：YOLO 系列模型解析

Transformer架构在目标检测中的应用：YOLO系列模型解析一、YOLO模型概述二、YOLO模型的核心架构（一）主干网络（二）颈部结构（三）头部结构三、YOLO模型的工作原理（一）输入图像预处理（二）特征提取与融合

水花花花花花·2025-05-31 08:04

我们掌握的技能与进入企业的机会

深度学习：从基础到实践一、引言深度学习是机器学习的一个分支，它通过构建多层神经网络来模拟人类大脑的信息处理方式，从而实现对复杂数据的自动特征提取和模式识别。

万能小贤哥·2025-05-30 12:31

OpenCV---Canny边缘检测

特征提取（如边缘方向直方图HOG）。与其他边缘检测算法的对比：算法优势劣势Cann

MzKyle·2025-05-30 09:41

基于照片环境信息的AI定位技术：从原理到实战的深度解析

一、技术原理：从特征提取到多模态融合1.1环境特征的数字化映射视觉特征解析：通过CNN网络（如ResNet50）提取

灏瀚星空·2025-05-30 09:08

Python情感分析实战：基于情感词典的实现

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：本主题介绍如何使用Python进行基于情感词典的情感分析，涵盖数据预处理、情感词典应用、特征提取、情感计算等关键步骤。

Kiki-2189·2025-05-29 15:31

【Python深度学习（第二版）（2）】深度学习之前：机器学习简史

文章目录一.深度学习的起源1.概率建模--机器学习分类器2.早期神经网络--反向传播算法的转折3.核方法--忽略神经网络4.决策树、随机森林和梯度提升机5.神经网络替代svm与决策树二.深度学习与机器学习有何不同可以这样说

roman_日积跬步-终至千里·2025-05-29 11:09

多模态融合-决策层融合

这种方法通常包括独立的模态特征提取和决策步骤，最后将各模态的决策结果进行融合。以下是对决策层融合的详细介绍及代码举例。

ZPC8210·2025-05-29 03:03

【Educoder】— 机器学习（PCA第三关）

鹿毅十川·2025-05-28 01:56

YOLOv11改进 | DWRSeg扩张式残差助力小目标检测

本文提出的DWRSeg（Dilated-WiseResidualSegmentation）模块通过扩张式残差结构，有效增强了网络对小目标的特征提取能力，显著提

wei子·2025-05-28 00:52

TensorFlow深度学习实战（17）——主成分分析详解

前言主成分分析(PrincipalComponentAnalysis,PCA)是一种强大的降维工具，通过找到数据的主成分，可以有效地减少数据的复杂性，去除冗余特征，并保留数据的主要信息，在数据预处理、特征提取和可视化等方面都有广泛的

盼小辉丶·2025-05-27 20:18

深度学习中的卷积和反卷积

在计算机视觉领域，卷积神经网络（CNN）通过卷积操作实现了平移不变性特征提取，而反卷积（TransposedConvolution）则作为图像重构的核心技术，广泛应用于图像分割、超分辨率重建、生成对抗网络

思绪漂移·2025-05-27 16:22

OpenCV实战-全景图像拼接

本项目实现了一个基于OpenCV的图像拼接算法，使用SIFT特征提取和RANSAC

樱花的浪漫·2025-05-26 15:32

YOLOv11改进策略【卷积层】| AAAI 2025 风车状卷积PConv，实现感受野的高效扩张

在红外小目标检测任务中，传统卷积方式难以捕捉目标像素的空间特征，影响检测性能，因此需要更适配的卷积方式提升特征提取能力。

Limiiiing·2025-05-26 14:22

计算机视觉中的可重复性：深入案例分析与Python代码实现

在计算机视觉中，可重复性指的是在不同条件下对同一场景进行特征提取时，算法能够识别出相同或相似的关键点的能力。高可重复性意味着算法在各种变化

风清扬雨·2025-05-26 11:06

深入详解线性代数基础知识：理解矩阵与向量运算、特征值与特征向量，以及矩阵分解方法（如奇异值分解SVD和主成分分析PCA）在人工智能中的应用

深入理解矩阵与向量运算、特征值与特征向量，以及矩阵分解方法（如奇异值分解SVD和主成分分析PCA），对于数据降维、特征提取和模型优化至关重要。

猿享天开·2025-05-25 14:19

python三维重建代码_基于Python的三维重建开源代码

【实例简介】基于Python的三维重建开源代码，包括特征提取，SFM,PMVS以及CMVS等相关功能！

weixin_39934085·2025-05-25 08:41

python 实现一个完整的基于Python的多视角三维重建系统，包含特征提取与匹配、相机位姿估计、三维重建、优化和可视化等功能

多视角三维重建系统下面我将实现一个完整的基于Python的多视角三维重建系统，包含特征提取与匹配、相机位姿估计、三维重建、优化和可视化等功能。

pk_xz123456·2025-05-25 08:37

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