特征提取+分类器第8页

多通道卷积计算理解

1.单通道多个卷积核卷积计算一个卷积核得到的特征提取是不充分的，我们可以添加多个卷积核，比如32个卷积核，从而可以学习32种特征。

AI视觉网奇·2024-01-20 16:18

机器学习实验||分类机器学习建模分析

实验目的掌握机器学习建模分析掌握回归分析、分类分析、聚类分析、降维等了解各分类器之间的差异实验环境操作系统：作系统：Windows11应用软件：JupyterNotebook实验内容与结果（题目、源程序

小嘤嘤怪学·2024-01-20 16:23

深度学习与神经网络实现分类实验

实验目的掌握神经网络及深度学习建模分析掌握使用神经网络实现分类的方法掌握使用Keras框架实现深度学习的方法了解各分类器之间的差异实验环境操作系统：Windows11应用软件：JupyterNotebook

小嘤嘤怪学·2024-01-20 16:23

DSNet: Joint Semantic Learning for Object Detection in Inclement Weather Conditions

恢复子网通过与检测子网共享特征提取层并采用特征恢复模块来增强可见性Introduction使用先进的去雾模型做预处理的图像作为目标检测器的输入并不总是保证提高对象检测性能。

暗魂b·2024-01-20 11:54

人工智能知识

11语音处理语音识别系统框架：特征提取（mfcc、傅立叶）->声学模型（高斯混合）->语言模型->解码搜索特征提取：梅尔频率倒谱系数、傅里叶变换声学模型：高斯混合模型-隐马尔可夫模型14多智能体系统自主性

奥利奥利奥利奥·2024-01-20 09:46

视频快速转人体关键点检测

在2014年之前，研究者主要采用SIFT、HOG等特征算子进行特征提取，并

OverlordDuke·2024-01-20 03:43

基于局部信息提取的人脸标志检测算法matlab仿真

目录1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本3.部分核心程序4.算法理论概述4.1人脸检测4.2局部区域选择4.3特征提取5.算法完整程序工程1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本matlab2022a3

简简单单做算法·2024-01-19 20:21

YOLOv8改进 | 主干篇 | 华为移动端模型Ghostnetv1改进特征提取网络

一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是华为移动端模型Ghostnetv1，华为的GhostNet是一种轻量级卷积神经网络，旨在在计算资源有限的嵌入式设备上实现高性能的图像分类。GhostNet的关键思想在于通过引入Ghost模块，以较低的计算成本增加了特征图的数量，从而提高了模型的性能。这种方法在计算资源有限的情况下，尤其适用于图像分类任务，并在一些基准测试中表现出了很好的性能。本文将通过首先介绍

Snu77·2024-01-19 19:45

【昇思技术公开课笔记-大模型】Transformer理论知识

Transformer与传统NLP特征提取类模型的区别主要在以下两点：Transformer是一个纯基于注意力机制的结构，并将自注意力机制和多头注意力机制的概念运用到模型中；*由于缺

JeffDingAI·2024-01-19 16:21

11- OpenCV：自定义线性滤波（卷积，卷积边缘）

Kenel）4、自定义卷积模糊5、代码演示二、卷积边缘1、卷积边缘问题2、处理边缘3、相关的API说明4、代码演示一、卷积1、卷积概念（1）在OpenCV中，卷积是一种常用的图像处理操作，用于图像滤波、特征提取等任务

Ivy_belief·2024-01-19 14:30

评价指标-AUC

AUCTPTNFPFN精确率（Precision）召回率（Recall）链接:准确率、精确率、召回率、F1值、ROC/AUC整理笔记.AUC真阳性率（TPR,Truepositiverate）TP/(TP+FN),代表分类器预测的正类中实际正实例占所有正实例的比例

大数据驱动·2024-01-19 14:42

【遥感专题系列】影像信息提取之——面向对象的影像分类技术

本专题以ENVI中的面向对象的特征提取FX工具为例，对这种技术和处理流程做一个简单的介绍。本专题包括以下内容：面向对象分类技术概述ENVIFX简介ENVIFX操作说明1、面向对象分类技术概述面向对象

地理遥感生态网·2024-01-19 12:02

《scikit-learn》xgboost

•XGBoost的基学习器除了可以是CART（这个时候就是GBDT）也可以是线性分类器，而GBDT只能是CART。•XGBoost的目标函数的近似用了二阶泰勒展开，模型优化效果更好。•XGBoost

星海千寻·2024-01-19 12:29

机器学习-滑窗

另一种是先进行特征工程，将时间序列数据切段，对每段内的时间序列数据进行特征提取。再将众多特征作为常规机器学习算法的输入。

dufudouhenmang·2024-01-19 11:44

机器学习---文字特征提取

文本特征过程：特征抽取对文本等数据进行特征值化是为了让计算机更好的理解数据fromsklearn.feature_extraction.textimportCountVectorizer#实例化CountVectorizervector=CountVectorizer()#调用fit_transform输入并转换数据res=vector.fit_transform(["Lifeisshort,il

咸鸭蛋泡泡·2024-01-19 11:44

机器学习---特征提取

1.手工特征——图像1.1Harris角点检测角点的特性：向任何方向移动变化都很大。Chris_Harris和Mike_Stephens早在1988年的文章《ACombinedCornerandEdgeDetector》中就已经提出了角点检测的方法，被称为Harris角点检测。他把这个简单的想法转换成了数学形式。将窗口向各个方向移动（u，v）然后计算所有差异的总和。表达式如下：窗口函数可以是正常的

三月七꧁ ꧂·2024-01-19 11:12

【RT-DETR有效改进】轻量化CNN网络MobileNetV1改进特征提取网络

前言大家好，这里是RT-DETR有效涨点专栏。本专栏的内容为根据ultralytics版本的RT-DETR进行改进，内容持续更新，每周更新文章数量3-10篇。专栏以ResNet18、ResNet50为基础修改版本，同时修改内容也支持ResNet32、ResNet101和PPHGNet版本，其中ResNet为RT-DETR官方版本1：1移植过来的，参数量基本保持一致(误差很小很小)，不同于ultra

Snu77·2024-01-19 09:26

高光谱分类论文解读分享之Grid Network: 基于各向异性视角下特征提取的高光谱影像分类

IEEEGRSL2023：GridNetwork:基于各向异性视角下特征提取的高光谱影像分类题目GridNetwork:FeatureExtractioninAnisotropicPerspectiveforHyperspectralImageClassification

曦曦逆风·2024-01-19 08:21

大语言模型系列-GPT-1

文章目录前言一、GPT-1网络结构和流程二、GPT-1的创新点总结前言前文提到的ELMo虽然解决了词嵌入多义词的问题，但存在如下缺点：基于RNN的网络结构使得其特征提取能力弱，训练难且时间长预训练模型（

学海一叶·2024-01-19 06:02

隐马尔可夫模型【维特比算法】

第一章机器学习简介第二章感知机第三章支持向量机第四章朴素贝叶斯分类器第五章Logistic回归第六章线性回归和岭回归第七章多层感知机与反向传播【Python实例】第八章主成分分析【PCA降维】第九章隐马尔可夫模型文章目录机器学习笔记一

格兰芬多_未名·2024-01-19 03:21

奇异值分解(SVD)【详细推导证明】

第一章机器学习简介第二章感知机第三章支持向量机第四章朴素贝叶斯分类器第五章Logistic回归第六章线性回归和岭回归第七章多层感知机与反向传播【Python实例】第八章主成分分析【PCA降维】第九章隐马尔可夫模型第十章奇异值分解文章目录机器学习笔记一

格兰芬多_未名·2024-01-19 03:20

yolo9000：Better, Faster, Stronger的目标检测网络

目录一、回顾yolov1二、yolov2详细讲解2.1Better部分创新点（1）BatchNormalization(批量归一化)（2）HighResolutionClassifier---高分辨率分类器

慕溪同学·2024-01-19 03:09

机器学习练习 6 - Support Vector Machines（支持向量机）

机器学习练习6-SupportVectorMachines（支持向量机）Introduction在本实验中，将使用支持向量机(SVMs)来构建垃圾邮件分类器。

Phoenix_ZengHao·2024-01-19 02:59

【机器学习】西瓜书要点个人整理

目录前置基础知识第三章线性模型机器学习三要素1.函数集合2.目标函数3.优化方法4.模型评估方法对数几率回归（逻辑回归）第四章决策树第五章SVM第六章贝叶斯分类器第八章集成学习第九章神经网络前情提要：本文适合在学习机器学习课程前

_hermit:·2024-01-19 02:45

8类CNN-Transformer混合架构魔改方案盘点，附23个配套模型＆代码

为进一步提高模型的性能，我们将CNN在局部特征提取方面的优势与Transformer在全局信息建模方面的优势两相结合，提出了CNN-Transformer混合架构。

深度之眼·2024-01-18 23:05

基于深度学习的时间序列算法总结

1.概述深度学习方法是一种利用神经网络模型进行高级模式识别和自动特征提取的机器学习方法，近年来在时序预测领域取得了很好的成果。

流浪的诗人，·2024-01-18 21:36

2 感知机

感知机模型的假设空间是定义在特征空间中的所有线性分类模型或线性分类器，即函数集合{f|f(x)=wx+b}.感知机的几何解释：线性方程wx+b=0对应于特征空间Rn中的一个超平面

奋斗的喵儿·2024-01-18 20:58

计算机视觉设计如何应用于人脸识别技术？

下面是计算机视觉设计在人脸识别技术中的应用方法：人脸检测：计算机视觉设计可以通过使用人脸检测算法，如Haar级联分类器、基于深度学习的卷积神经网络等，来检测图像中的人脸位置。

人工智能培训·2024-01-18 17:07

【机器学习】机器学习四大类第01课

实例：垃圾邮件分类器。训练数据集包含一系列电子邮件及其对应的标签（垃圾邮件或非垃圾邮件）。通过学习这些特征与标签之间的关联，模型可以用于识别新的邮件是否为垃圾邮件。无监督

德天老师·2024-01-18 14:29

5.逻辑回归 Logistic Regression

————————————————————————分割线————————————————————————逻辑回归的定义：逻辑回归，是一种名为“回归”的线性分类器

宫灵均·2024-01-18 13:47

Python中如何使用NLTK/TextBlob/VADER等库进行情感分析

可以使用NLTK来进行情感分析，通常需要训练一个分类器。NLTK还提供了情感词汇（如WordNet）和语料库，用于帮助构建情

Pandas120·2024-01-18 13:54

pytorch集智4-情绪分类器

和上一章节单车预测回归问题相比，这个问题是分类问题，不是回归问题2神经网络分类器2.1如何用神经网络分类第二章节用torch.nn.Sequantial做的回归预测器，输出神经元只有一个。

peter6768·2024-01-18 12:38

FCN全卷积网络Fully Convolutional Networks

语义分割CNN实现语义分割FCN实现语义分割全连接层注：以下内容摘自知乎全连接层（fullyconnectedlayers，FC）在整个卷积神经网络中起到“分类器”的作用。

踩坑第某人·2024-01-18 10:24

Channel-separation-based Network for Object Detection under Foggy Conditions

通过把深层特征提取替换为一个即插即用模

暗魂b·2024-01-18 08:23

互联网加竞赛基于机器视觉的二维码识别检测 - opencv 二维码识别检测机器视觉

文章目录0简介1二维码检测2算法实现流程3特征提取4特征分类5后处理6代码实现5最后0简介优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于机器学习的二维码识别检测-opencv二维码识别检测机器视觉该项目较为新颖，

Mr.D学长·2024-01-18 07:39

美颜技术对比：如何根据项目选择不同的美颜SDK？

深度学习算法因其在人脸检测、特征提取上的优越性能而备受青睐，但

美狐美颜sdk·2024-01-18 06:44

卷积神经网络

目录卷积的作用整体网络架构几种经典的网络架构感受野卷积的作用卷积网络与传统网络整体架构：卷积（特征提取）图像颜色通道堆积的卷积层卷积层涉及到的参数步长边界填充卷积结果的计算卷积参数共享池化层整体网络架构几种经典的网络架构

卿云阁·2024-01-18 05:07

KNN算法原理及应用

（4）然后，采用同样的特征提取方法作用于

小森( ﹡ˆoˆ﹡ )·2024-01-18 04:51

机器学习——python训练RNN模型实战（傻瓜式教学，小学生都可以学会）代码开源

机器学习实战目录第一章python训练线性模型实战第二章python训练决策树模型实战第三章python训练神经网络模型实战第四章python训练支持向量机模型实战第五章python训练贝叶斯分类器模型实战第六章

苏苏不是叔·2024-01-18 01:01

机器学习——python训练CNN模型实战（傻瓜式教学，小学生都可以学会）代码开源

机器学习实战目录第一章python训练线性模型实战第二章python训练决策树模型实战第三章python训练神经网络模型实战第四章python训练支持向量机模型实战第五章python训练贝叶斯分类器模型实战第六章

苏苏不是叔·2024-01-18 01:00

图像分类 | 基于 Labelme 数据集和 VGG16 预训练模型实现迁移学习

基于标注样本的信息和预训练模型的特征提取能力，训练自己构建的图像分类器，从而实现迁移学习。目录一、导入必要库二、定义目录变量三、数据预处理--数据增强+标签处理1.定义图像数据生成器2.标注样本的

源于花海·2024-01-17 23:28

数据挖掘之分类问题、决策树问题以及一个关于误差的泛化理论

分类问题的定义首先老师抛出了对分类问题的定义，本质上就是在某一个分布D上找到一个分类器，可以实现在该分布上的特

蒋大钊！·2024-01-17 21:16

NLP三大特征提取器全梳理：RNN vs CNN vs Transformer

utm_source=qq&utm_medium=social&utm_oi=1227967597502980096【嵌牛导读】本文介绍了进阶讲述特征提取方面的相关算法。

d5cc63d9e177·2024-01-17 20:10

【深度学习每日小知识】Computer Vision 计算机视觉

使用对象检测和特征提取等方法，计算机视觉本质上需要从视觉输入中提取有用信息。为了定位图像或视频中的某些对象、形式、颜色和其他元素，这些算法会检查源材料中的像素值和模式。

jcfszxc·2024-01-17 19:25

Ubuntu20.04安装PCL

它提供了许多算法和工具，用于点云的滤波、特征提取、分割、配准、表面重建、目标识别等任务。点云是由大量的三维点组成的数据集，通常是通过激光扫描仪、摄像头或深度传感器（如Kinec

Time_zh·2024-01-17 17:11

Python文本向量化入门（四）：中文词袋问题

因为之前的学习中发现Scikit-learn的CountVectorizer不支持中文分词，所以在本篇文章中，我们将介绍如何使用jieba分词和Scikit-learn的CountVectorizer进行中文文本的特征提取

Dxy1239310216·2024-01-17 17:04

基于深度学习的视觉应用

又名：机器视觉之从调包侠到底层开发（第4天）PS:这个系列是准备做从Python一些接口应用开发，openCV基础使用场景原理讲解，做一些demo案例讲解，然后开始数学基础复习，基础图像处理技术概念，特征提取和描述细节

Wade_Crab·2024-01-17 15:23

机器学习——支持向量机SVM

1摘要：支持向量机（SVM）是一种二类分类模型，其基本模型是在特征空间上找到最佳的分离超平面使得训练集上正负样本间隔最大，间隔最大使它有别于感知机，支持向量机也可通过核技巧使它成为非线性分类器。

AAI机器之心·2024-01-17 15:32

醉酒柴柴·2024-01-17 12:27

论文笔记（二）：DenseFusion: 6D Object Pose Estimation by Iterative Dense Fusion

6DObjectPoseEstimationbyIterativeDenseFusion文章概括1.摘要2.介绍3.相关工作3.1来自RGB图像的姿势：3.2来自深度/点云的姿势：3.3来自RGB-D数据的姿势：4.模型4.1结构概括4.2语义分割4.3Dense特征提取

墨绿色的摆渡人·2024-01-17 07:38

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