特征提取

随机森林(RFC)实现模型优化与特征提取

随机森林既可以进行分类也可以进行回归预测，这里通过随机森林(RFC)模型对汽油辛烷值RON进行特征提取与模型优化。
m0_57409970·2023-04-01 11:46

机器视觉（十二）：二维条码识别

：概述机器视觉（二）：机器视觉硬件技术机器视觉（三）：摄像机标定技术机器视觉（四）：空域图像增强机器视觉（五）：机器视觉与世界杯机器视觉（六）：频域图像增强机器视觉（七）：图像分割机器视觉（八）：图像特征提取机器视觉
liutangplease·2023-04-01 10:25

单阶段多层检测器：SSD （理论及Pytorch代码详解）

目录背景：SSD结构及特点介绍：数据增强：基础的VGG结构：深度卷积层:先验框与边框特征提取网络总体网络的前向计算过程损失函数计算与先验框匹配：预选框与真实框的匹配定位损失计算难样本挖掘类别损失计算SSD
心之所向521·2023-04-01 10:00

OpenCV图像处理：从基础到高级

使用OpenCV，您可以轻松地进行图像处理、特征提取、物体识别、跟踪等操作。本文将介绍OpenCV图像处理的基础知识和高级应用，并为您提供一些实用的代码示例。
程序猿-饭饭·2023-04-01 10:58

python绘制相频特性曲线_详解基于python的图像Gabor变换及特征提取

1.前言在深度学习出来之前，图像识别领域北有“Gabor帮主”，南有“SIFT慕容小哥”。目前，深度学习技术可以利用CNN网络和大数据样本搞事情，从而取替“Gabor帮主”和“SIFT慕容小哥”的江湖地位。但，在没有大数据和算力支撑的“乡村小镇”地带，或是对付“刁民小辈”，“Gabor帮主”可以大显身手，具有不可撼动的地位。IT武林中，有基于C++和OpenCV，或是基于matlab的Gabor图
weixin_39614657·2023-04-01 09:31

卷积神经网络的工作过程

在前向传播阶段，网络将输入数据通过网络层层传递，并在每一层中进行特征提取。在卷积层中，通过使用过滤器(也称为核)来提
Clown爱电脑·2023-04-01 05:18

2023年泰迪杯数据挖掘挑战赛B题--产品订单数据分析与需求预测（数据处理）

1.前言本题相对来说比较适合新手，包括针对数据的预处理，数据分析，特征提取以及模型训练等多个步骤，完整的做下来是可以学到很多东西的。
maligebilaowang·2023-04-01 04:53

抱抱脸（hugging face）教程-中文翻译-预处理

在本教程中，您将:用tokenizer处理文本.用特征提取器对图像或音频数据进行预处理。使用处理器预处理多通道任务的数据。自然语言处理处理文本数据的主要工具是tokenizer。
wwlsm_zql·2023-04-01 04:44

虹软人证核验 2.0 Android SDK API解析

一、相关类介绍IdCardVerifyManager人证比对引擎类单例类，其中定义了人证比对相关的函数，包含SDK的授权激活、引擎初始化以及人证处理相关方法IdCardVerifyListener特征提取结果回调接口用于人脸特征提取成功后回调提取结果及人脸相关信息
N1kakaka·2023-04-01 02:54

Transformer模型

1、《AttentionIsAllYouNeed》2、CV中应用Transformer，图像数据转换为序列即可开始使用新一代backbone，用于分类，分割，检测等任务对输入序列进行特征提取，下面是transformer
Geed20020912·2023-04-01 00:51

IntelliJ IDEA+CICFlowMeter实现对CIC-IDS-2017数据集特征提取（含数据集及linux下IntelliJ IDEA配置和部分错误的解决方法）

这里写目录标题一、前言：二、环境配置（一）、java安装1.linux本身无java环境2.如果系统已经有了`openjdk`环境3.已经带有`jdk1.8.0`（二）`Maven`安装Maven换源（三）Git安装（四）安装gradle（五）安装libpacp（六）IntellJIDEA（七）下载CICFlowMeter三、IDEA中导入CICFlowMeter-master并配置IDEA四、C
irontys·2023-03-31 14:17

目标检测的算法

流程是：特征提取->生成RP->分类/回归定位。常见的TwoStage算法有：R-CNN、SPP-Net、FastR-CNN、FasterR-CNN、R-FCN等。OneS
黎燃（主号）·2023-03-31 12:36

[学习笔记-深度学习篇]superpoint

参考链接：理论梳理SuperPointSuperPoint论文详解深度学习用于特征提取:SuperPoint网络笔记：SuperPoint:SelfSupervisedInterestPointDetectionandDescription
warningm_dm·2023-03-31 09:18

[CV - Image Classification - 2012]图像分类 AlexNet网络 - 开启深度学习重大事件

训练一个庞大的深层卷积神经网络在测试数据上，我们取得了37.5％和17.0％的top-1和top-5的错误率，这比以前的先进水平要好得多图像分类输入：图像image图像的特征提取：深度学习（自动提取特征
big_matster·2023-03-31 04:44

小样本学习（Few-shot Learning）之特征提取器-最大后验概率估计（MAP）、Wasserstein距离、最优传输-Sinkhorn算法

新的方向，在做特征提取器部分发现网上知识点分散，在此总结一下小样本学习（Few-shotLearning）之特征提取器-最大后验概率估计（MAP）、Wasserstein距离、最优传输-Sinkhorn
gcheney·2023-03-31 01:03

深度解析用户画像标签体系构建方法

标签是对对象某个维度特征的描述与刻画，是某一种用户特征的符号表示，每一种标签都规定了我们观察认识描述对象的一个角度，用于对象的标注、刻画、分类和特征提取。
weixin_38754337·2023-03-30 19:48

【CV】通俗易懂的目标检测 | RCNN, SPPNet, Fast, Faster

全文5500个字，22幅图，学习时长预计20分钟目录0概述1RCNN1.1候选区RegionProposal1.2特征提取1.3SVM分类1.4线性回归2SPPNet3FastRCNN4FasterRCNN5
风度78·2023-03-30 18:17

铁通专用网络加速器_基于FPGA的深度学习加速器综述：挑战与机遇

训练较好的CNN模型把ImageNet数据集上5类顶尖图像的分类准确率从73.8%提升到了84.7%，也靠其卓越的特征提取能力进一步提高了目标
weixin_39976748·2023-03-30 12:31

【神经网络深度学习】--语义分割 Unet

Encoder负责特征提取，可以将各种特征提取网络放在这个位置。Decoder恢复原始分辨率，该过程比较关键的步骤就是upsampling与ski
图 (TU商兴)·2023-03-30 12:53

【matlab 图像处理】图像锐化

边缘是图像中亮度突变的区域,通过计算局部图像区域的亮度差异,从而检测出不同目标或场景各部分之间的边界,是图像锐化,图像分割、区域形状特征提取等技术的重要基础。
Data艺术家·2023-03-30 09:11

PCA学习

特征提取学习通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量，转换后的这组变量叫主成分。PCA思想将n维特征映射到k维上（k
1ceberg9·2023-03-30 07:46

【脑电信号】小波变换脑电信号特征提取【含Matlab源码 511期】

⛄一、小波变换简介小波变换是从20世纪80年代起逐渐发展成熟的一项数学应用技术，具有对时间—频率的双重分析和多分辨率分析能力，目前已经广泛应用于图像处理、模式识别等多个领域。小波变换的窗口大小固定但形状可改变，因此能够满足时域—频域局部化分析要求[22]。离散小波变换比连续小波变换的去噪效果更好，更适用于实际应用。小波变换首先通过分解信号，使信号的能量集中在一些大的小波系数中，而噪声的能量分布于整
Matlab领域·2023-03-29 13:50

【脑电信号】小波变换癫痫脑电信号特征提取及分析【含GUI Matlab源码 1154期】

⛄一、小波变换简介小波变换是从20世纪80年代起逐渐发展成熟的一项数学应用技术，具有对时间—频率的双重分析和多分辨率分析能力，目前已经广泛应用于图像处理、模式识别等多个领域。小波变换的窗口大小固定但形状可改变，因此能够满足时域—频域局部化分析要求[22]。离散小波变换比连续小波变换的去噪效果更好，更适用于实际应用。小波变换首先通过分解信号，使信号的能量集中在一些大的小波系数中，而噪声的能量分布于整
Matlab领域·2023-03-29 13:20

基于小波包的EEG脑电信号分解重构与特征提取【待补充】

1.传统的小波变换与小波包的区别工程应用中经常需要对一些非平稳信号进行，小波分析和小波包分析适合对非平稳信号分析，相比较小波分析，利用小波包分析可以对信号分析更加精细，小波包分析可以将时频平面划分的更为细致，对信号的高频部分的分辨率要好于小波分析，可以根据信号的特征，自适应的选择最佳小波基函数，比便更好的对信号进行分析，所以小波包分析应用更加广泛。①传统的（经典）小波分解小波变换只对信号的低频部分
nice_evil·2023-03-29 12:39

小波变换在脑电数据处理中的特征工程

导读在生物信号中，高效的特征工程和特征提取(FE)是获得最优结果的必要条件。特征可以从时域、频域和时频域三个方面进行提取。时频域特征是最先进的特征，在大多数基于人工智能的信号分析问题中表现良好。
茗创科技·2023-03-29 12:42

什么是卷积？（含如何实现卷积源码）

什么是卷积：在卷积神经网络中，卷积核（Kernel）也称为滤波器（Filter）或权重（Weight），是一种用于特征提取和特征映射的重要组件。
爱笑的男孩。·2023-03-29 07:23

神经网络为什么深

比如你输入一张周迅的脸，通过特征提取（即卷积过程），提取出了眼睛，鼻子，嘴巴等。接着进行第二轮的特征提取，得到明眸大眼，高鼻子，蜜桃小嘴。然后不断抽象，最后这些特征组成了周迅。
徐振杰·2023-03-29 04:13

ORB-SLAM2代码笔记（二）：Frame

Frame成员变量：ORB特征字典——用于重定位ORB特征提取句柄时间戳相机内参去畸变参数判断远近点深度阈值、相机基线长度左右图像特征点词袋模型参数，用于跟踪失败情况下重定位特征点网格分配情况，以及当前帧相对世界坐标的位姿
liampayne_66d0·2023-03-29 02:04

多模态（multi-modal）和多视图（multi-view）

例如采用不同网络或者特征提取器处理过的原始输入得到的结果也会称为多模态数据。
qq_40929682·2023-03-29 01:38

Semi-supervised Multi-modal Emotion Recognition with Cross-Modal Distribution Matching 阅读笔记

Semi-supervisedMulti-modalEmotionRecognitionwithCross-ModalDistributionMatching、特征提取部分BERT-large1024维
B站：阿里武·2023-03-29 01:03

Keras搭建卷积神经网络模型

Keras搭建卷积神经网络1.卷积Conv2D2.批标准化BN（BatchNormalization）3.激活Activation4.池化Pool2D5.舍弃Dropout总结卷积就是特征提取器，就是CBAPD
NNNJY·2023-03-28 21:54

在Ubuntu系统安装配置OpenSfM软件用来实现三维重建

具体流程就是：通过多角度拍摄或者从视频中提取得到一组图像序列，将这些图像序列作为整个系统的输入在多视角的图像中，根据纹理特征提取出稀疏特征点（称为点云），通过这些特征点估计相机位置和参数得到相机参数并完成
zfb132·2023-03-28 20:22

深度学习——编码器

CNN使用卷积层做特征提取（编码），使用Softmax回归做预测（解码）①编码器：将输入编程为中间表达形式（特征）②解码器：将中间表示为解码成输出2.复习RNN对于RNN来说，输入一个句子，然后对其进行向量输出
钟楼小奶糕6·2023-03-28 16:12

百度 PaddlePaddle开源视频分类模型Attention Cluster，曾夺挑战赛冠军

它具有很好的特征提取能力，通过卷积层和池化层，可以在图像的不同区域提取特征。RNN则在获取时间相关的特征方面有很强的能力。AttentionCluste
PaddlePaddle·2023-03-28 11:27

python学习之基于Python的人脸识别技术学习

目录摘要：引言：一、人脸检测二、人脸特征提取三、人脸识别结论：摘要：面部识别技术的应用越来越广泛，它广泛应用于安全系统、人机交互、社交媒体、医疗保健等领域。
·2023-03-28 00:47

深度学习以及卷积基础

卷积神经网络深度信念网络自动编码器递归神经网络（RNN/LSTM/GRU）对抗生成网络（GAN）深度学习的目的之一是他们将取代手工制作的特征提取。
城市中迷途小书童·2023-03-27 20:47

论文阅读——Universal Correspondence Network

本文的贡献：  1.提出一种基于全卷积网络的密集特征提取与关联预测结构，对任意图像关联任务均适用  2.提出一种在特征空间上最近邻搜索以在线挖掘困难负例的训练方法，加快了网络收敛  3.提出一
吃远·2023-03-27 06:04

Faster R-CNN

FasterR-CNN着重解决这个系统中的三个问题：1.如何设计区域生成网络；2.如何训练区域生成网络；3.如何让区域生成网络和FastRCNN网络共享特征提取网络。
奋斗_蜗牛·2023-03-26 04:16

论文 | P3D视频特征提取网络解读《learning spatio-temporal representation with pseudo-3D residual networks》

写在前面未经允许，不得转载，谢谢~~~这篇文章是出自ICCV2017的一篇文章，在视频识别领域中属于用3DConvNets来提取视频特征的方法，其提出的P3D伪3D残差网络是一个比较经典的网络结构，还是非常有学习意义的。全文链接：https://arxiv.org/abs/1711.10305可参考github链接：https://github.com/ZhaofanQiu/pseudo-3d-r
与阳光共进早餐·2023-03-25 12:39

机器学习面试题——特征工程

机器学习面试题——特征工程提示：互联网大厂常考的面试题目，笔试题目文章目录机器学习面试题——特征工程@[TOC](文章目录)题目特征工程有哪些数据预处理【数据怎么清洗】特征缩放特征编码特征选择特征提取特征构建遇到缺值的情况
冰露可乐·2023-03-25 07:54

机器学习算法/模型——特征工程

特征工程1.特征工程2.特征获取2.1特征提取2.2特征构造2.3特征生成（降维等）3.特征选择3.1两方面考虑：方差、相关性3.2特征选择方法1.特征工程对于机器学习来说，数据的重要性毋庸置疑，好比炒菜时的原材料直接决定了菜品的好坏
Robin_Pi·2023-03-25 07:09

机器学习基础

机器学习的过程数据采集--->数据处理--->特征提取---->训练模型--->评估调优模型--->部署应用训练模型的本质是找到数据的函数表达，这个表达称为模型f(距离地铁、电梯、卫生间。。。。)
郑某人_03a6·2023-03-25 06:22

网络异常流量数据集&&流量特征提取工具CICFlowMeter

博客：连接：https://www.jianshu.com/p/125e2c8e9190https://www.jianshu.com/p/d72bec65397bhttps://metang326.github.io/2019/04/21/https://blog.csdn.net/u010916338/article/details/84397495https://blog.csdn.net/
Bin_ZH·2023-03-24 20:10

Pointnet++官方代码解读(tensorflow)

pointnet++主要是针对这个问题进行改进，首先将点云划分成overlapping的不同子集，然后调用pointnet对子集进行特征提取，再聚合，直到得到整个点云集的特征为止。
AdonisGe·2023-03-24 13:20

理解Bert

，基本就是将迁移学习更广泛的用于NLP领域，以及把17年年底的《Attentionisallyouneed》里的思想给发扬光大了，ELMO弥补了传统word2vec多义词表示的不足，GPT使用更强大的特征提取器
金色暗影·2023-03-24 12:50

2018-04-09 第二周

多隐层的神经网络很难直接使用BP算法进行直接训练，因为反向传播误差时往往会发散，很难收敛CNN节省训练开销的方式是权共享weightsharing，让一组神经元使用相同的权值主要用于图像识别领域卷积（Convolution）特征提取卷积核
朝着他们笑·2023-03-24 08:11

论文笔记1210

Anovelmethodforlungmassesdetectionandlocationbasedondeeplearning_2017这篇文章做了一个我想做的实验,分别用VGG16和ResNet作为FasterRCNN的特征提取网络
summerzy·2023-03-23 20:42

ResNet最强改进：高性能“即插即用”金字塔卷积

编辑：Happy首发：AIWalker公众号链接：真正的最强ResNet改进，高性能"即插即用"金字塔卷积日期：2020-06-24标题&作者团队【Happy导语】该文参考SIFT的多尺度特征提取思路设计了一种新颖的金字塔卷积
HappyAIWalker·2023-03-23 12:04

CNN卷积核选取问题

CNN中可以把卷积核理解为特征提取器，那么卷积核的尺寸大小会对特征提取有什么影响呢，该怎么决定尺寸大小呢？尝试从下面一些问题来慢慢回答。
wikizero·2023-03-23 01:00

数字图像处理与Python语言实现系列文章汇总（共99篇，持续更新-2023.03.19）

2023.03.19）1、Python图像处理入门2、图像色彩空间转换3、图像变换3.1图像几何变换3.2图像频域变换4、图像降噪5、图像增强6、图像边缘检测7、图像分割8、图像形态学处理9、图像滤波10图像特征提取
视觉&物联智能·2023-03-22 17:19
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