特征提取

计算机视觉发展和应用浅谈

计算机视觉从传统的计算机视觉技术发展到如今以深度学习技术为主线的视觉技术，本文将首先介绍传统计算机视觉中的特征提取方法、分类器的设计以及基于深度学习技术的自动特征提取及分类或回归技术，其次介绍一些典型的视觉应用及其使用的技术方案
龚慧林·2023-03-22 07:24

【愚公系列】华为云系列之ModelArts搭建中文语音识别系统

文章目录前言1.ModelArts是什么一、语音识别技术概述1.语音识别概述2.语音识别的一般原理3.信号处理与特征提取方法3.1MFCC4.基于深度学习的声学模型DNN-HMM二、DFCNN全序列卷积神经网络介绍三
愚公搬代码·2023-03-22 07:21

图像处理算法总览

其主要的图像技术包括以下几种：1.图像滤波2.图像增强3.图像分割4.图像复原和重建5.图像特征提取6.图像压缩认识图像处理数字图像，首先要先能够认识图像。
计算机视觉__掉队选手·2023-03-20 07:54

数据挖掘实战—餐饮行业的数据挖掘之数据预处理

数据变换3.1简单函数变换3.2规范化3.2.1最小-最大规范化3.2.2零-均值规范化（标准化）3.2.3小数定标规范化3.3连续属性离散化3.3.1离散化方法4.属性构造5.小波变换5.1基于小波变换的特征提取方法
哎呦-_-不错·2023-03-18 07:41

进展 | 密集人群分布检测与计数

传统特征提取方法早期的密集人群技术主要是基于人头计数与行
小白学视觉·2023-03-17 19:54

十个Python图像处理工具，不可不知

常见的图像处理任务包括显示；基本操作如裁剪，翻转，旋转等;；图像分割，分类和特征提取；图像恢复；图像识别。Python是这些图像处理任务的绝佳选择，因为它作为一种科学编程语言日益普
局外人一枚·2023-03-17 16:17

CountVector基础功能的复现

sklearn.feature_extraction.text中有4种文本特征提取方法：CountVectorizerTfidfVectorizerTfidfTransformerHashingVectorizerCountVectorizer
小透明苞谷·2023-03-17 04:16

文本相似算法

余弦相似度算法基本的文本相似比对过程：文本预处理，包含分词，停用词过滤，特征工程，文本特征提取。词向量转换，建立词典。如果只是两两文本比对，那直接用余弦相似算法计算两个向量的余弦夹角即可。
拾荒巴菲特·2023-03-17 00:39

《Python 计算机视觉编程》学习笔记（三）

文章目录第3章图像到图像的映射引言3.1单应性变换相似变换：3.1.1直接线性变换算法3.1.2仿射变换3.2图像扭曲3.2.1图像中的图像3.2.2分段仿射扭曲彩色图像分段扭曲仿射3.2.3图像配准特征提取特征匹配估计变换模型图像重采样及变换
书生丶丶·2023-03-15 09:24

LF-Net:Learning Local Features from Images

2、提出稀疏匹配方法，LF-Net，局部特征提取网络；端到端的网络，不需要使用手工提取检测器去生成训
星如雨ｸﾞｯ!(๑•̀ㅂ•́)و✧·2023-03-15 05:55

Faiss核心技术

所谓的相似性搜索，就是进行向量间比对，如图示，图像经过特征提取转换成一个高维向量，通过将该向量和数据库中其他图像特征向量作一一比对，就能找出最相近的K个目标图像。
A君来了·2023-03-15 04:47

零基础入门直观形象理解卷积神经网络

1.卷积神经网络与经典神经网络的区别：全连接层在卷积神经网络中作分类器使用卷积神经网络包含了一个卷积层和子采样层构成的特征提取器每个图像都是一系列特定排序的像素，如果改变像素的颜色或顺序，图像也会随之改变
Zkaisen·2023-03-14 07:14

图像配准：从SIFT到深度学习

转载：https://www.jianshu.com/p/a58d05c29c0f图像配准：从SIFT到深度学习什么是图像配准传统的基于特征的方法关键点检测和特征描述特征匹配图像变换深度学习方法特征提取
CVAIDL·2023-03-13 16:20

语音识别初识（记录自己的学习过程）

(目的：方便自己下次看，有点流水账)简介：  信号处理与特征提取  传统声学模型  基于深度学习的声学模型  端到端的语音识别系统简介业界现状开源项目简介:  语音识别技术所涉及的领域包括：信号处理、模式识别
糖爰·2023-03-13 03:51

信也科技面试—— 风控模型

面试内容项目介绍：特征提取，模型参数调优，模型效果。海外模型中，app数据怎么处理，最后模型选出的排在前面的变量是哪些？使用LR模型的话是否会做变量分箱或者其他预处理？
米老鼠他姘头·2023-03-12 17:02

TaskTwo-20190304

特征提取一、基本文本处理1.分词分词即将句子拆分成常见的词语组合。中文分词根据实现原理和特点，主要分为基于词典分词算法和基于统计的机器学习算法。
XIN_fc5e·2023-03-12 13:57

睿智的目标检测——Pytorch搭建YoloV7-Tiny-OBB旋转目标检测平台

旋转目标检测平台学习前言源码下载YoloV7-Tiny-OBB改进的部分（不完全）YoloV7-Tiny-OBB实现思路一、整体结构解析二、网络结构解析1、主干网络Backbone介绍2、构建FPN特征金字塔进行加强特征提取
_白鹭先生_·2023-03-12 07:45

睿智的目标检测61——Pytorch搭建YoloV7目标检测平台

YoloV7改进的部分1、主干部分：使用了创新的多分支堆叠结构进行特征提取，相比以前的Yolo，模型的跳连接结构更加的密集。
vvoennvv·2023-03-12 07:13

SSD目标检测中的几个概念

主干网络：主干网络用来从原始图像输入特征提取。
约德尔人winter·2023-03-11 21:45

maskrcnn用于目标检测_基于CNN目标检测方法（RCNN，Fast-RCNN，Faster-RCNN，Mask-RCNN，YOLO，SSD）行人检测...

一、研究意义卷积神经网络(CNN)由于其强大的特征提取能力，近年来被广泛用于计算机视觉领域。1998年YannLeCun等提出的LeNet-5网络结构，该结构使得卷积神经网络
Belleve·2023-03-11 03:59

【转】基于CNN目标检测方法（RCNN，Fast-RCNN，Faster-RCNN，Mask-RCNN，YOLO，SSD）行人检测，目标追踪，卷积神经网络...

原文链接：https://blog.csdn.net/qq_32998593/article/details/80558449一、研究意义卷积神经网络（CNN）由于其强大的特征提取能力，近年来被广泛用于计算机视觉领域
weixin_30861797·2023-03-11 03:58

AAAI顶会行人重识别算法详解——Relation Network for Person Re-identification

1.论文整体框架概述在行人重识别任务中，通常都是对整个输入数据进行特征提取，但是缺少了局部信息。能不能既考虑局部与整体信息，也同时加入他们的联系呢？这篇论文主要的思想就是局部信息和全局信息的融合。
樱花的浪漫·2023-03-10 11:01

ORB特征提取

1.创建图像金字塔，默认层数为8，比例因子为1.22.在金字塔每层中进行FAST-12检测图1，fast关键点检测1)记点的像素值，圆周上的像素值,若,则称为满足条件。2)以点为圆心构造一个半径为3的圆，检测1、9、5、13位置上的灰度值，如果四个位置上有3个或3个以上的的像素值都满足条件。则将点作为候选点。3)将圆周上的其他点像素值与点P像素值比较，如果圆周上有连续12个点的像素值满足条件，则将
低调小帅哥·2023-03-10 02:00

kaldi和psf在Fbank上的区别

可以进行Fbank特征提取的库有两个：一个是python_speech_features另一个是pytorch中的torchaudioimportpython_speech_featuresaspsfimporttorchaudioasta
静一下1·2023-03-10 01:28

行人检测之初识

基于背景建模：提取出前景运动的目标，在目标区域内进行特征提取，然后利用分类器进行分类，判断是否包含行人。基于统计的学习方法：根据大量样本构
元水1314·2023-03-09 21:21

机器学习：python 文本特征提取 CountVectorizer, TfidfVectorizer

本特征提取：将文本数据转化成特征向量的过程比较常用的文本特征表示法为词袋法词袋法：不考虑词语出现的顺序，每个出现过的词汇单独作为一列特征这些不重复的特征词汇集合为词表每一个文本都可以在很长的词表上统计出一个很多列的特征向量如果每个文本都出现的词汇
ai李晶·2023-03-09 17:14

颜色特征提取（一）

对图像进行颜色特征提取可以忽略图像的形状方向等因素。需要注意的是，颜色特征并不具备决定性，仅使用颜色特征描述图像时，会导致图像检索的不准确，大量无关的图像也会被检索出来。
快点学·2023-03-09 16:35

【跟我一起读《视觉惯性SLAM理论与源码解析》】第七章ORB特征提取

从第七章到第十四章是ORB-SLAM2的部分十五章到十九章是ORB-SLAM3的部分第七章是关于ORB特征提取，大部分是来自课上讲的部分，全当复习哈哈首先介绍FAST角点是怎么提取的，设定阈值T，取半径为
老张高手·2023-03-01 09:55

Python - Opencv应用实例之CT图像检测边缘和内部缺陷

Python-Opencv应用实例之CT图像检测边缘和内部缺陷将传统图像处理处理算法应用于CT图像的边缘检测和缺陷检测，想要实现效果如下：关于图像处理算法，主要涉及的有：灰度、阈值化、边缘或角点等特征提取
明月醉窗台·2023-03-01 09:54

HOG特征详解与行人检测

“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达本文转自：opencv学堂HOG概述HOG(HistogramofOrientedGradient)特征在对象检测与模式匹配中是一种常见的特征提取算法
小白学视觉·2023-03-01 07:50

卷积神经网络中激活函数的意义

放在人脸识别卷积神经网络中来思考，卷积层的激活函数的意义在于这一块区域的特征强度如果没有达到一定的标准，就输出0，表明这种特征提取方式（卷积核w）不能在该块区域提取到特征，或者说这块区域的这种特征很弱。
大笨熊。。。·2023-03-01 07:09

人脸识别之人脸检测的重要性

人脸识别技术的核心组成部分包括：图像采集，特征提取，特征比较和识别。图像采集是指将摄像头或数字照相机用于采集人脸图像的过程。人脸图像可以通过检测和跟踪过程中获取。
·2023-02-24 18:01

基于深度学习的多目标跟踪算法（上）：端到端的数据关联

©PaperWeekly原创·作者｜黄飘学校｜华中科技大学硕士生研究方向｜多目标跟踪最近基于深度学习的多目标跟踪算法越来越多，有用于特征提取的，有改进单目标跟踪器的，也有提升数据关联的。
PaperWeekly·2023-02-22 13:56

深度学习工具audioFlux--一个系统的音频特征提取库

目录时频变换频谱重排倒谱系数解卷积谱特征音乐信息检索audioFlux是一个Python和C实现的库，提供音频领域系统、全面、多维度的特征提取与组合，结合各种深度学习网络模型，进行音频领域的业务研发，下面从时频变换
·2023-02-22 11:52

深度学习在视频多目标跟踪中的应用综述

3、MOT中的深度学习3.1、深度学习中的检测步骤3.1.1、FasterR-CNN3.1.2、SSD3.1.3、Otherdetectors3.1.4、cnn在检测步骤中的其他用途3.2、深度学习在特征提取和运动预测中的应用
AI浩·2023-02-22 07:37

[AM-GCN Applied Intelligence2021] Triplet attention multiple spacetime-semantic graph convolutional

Tripletattentionmultiplespacetime-semanticgraphconvolutionalnetworkforskeleton-basedactionrecognition；在本文中，最主要的工作就是采用了时空特征与语义特征双流的特征提取操作
Relissc_Cao·2023-02-21 07:41

人人都可以创造自己的AI：深度学习的6大应用及3大成熟领域

深度学习的优势是用非监督式或半监督式的特征学习和分层特征提取高效算法来替代手工获取特征。其中深度指的是网络中最长的输入输
hzbooks·2023-02-21 05:03

PMR 提取视频特征，理解上下文

出品人：Towhee技术团队王翔宇、顾梦佳视频理解包括许多有趣的任务理解空间和时间信息，其中最具挑战性的问题之一就是特征提取。
·2023-02-20 20:29

目标检测--YOLO v1 论文阅读笔记（附代码）

文章目录一、前言1.0灵感来源1.1创新点1.2存在的问题二、网络主要结构核心思想：2.1特征提取网络：2.2损失函数：三、实验结果分析四、代码解读4.1特征提取层：4.2定义检测头：4.3整体模型：4.4
Jankin_Tian·2023-02-20 07:33

PyTorch迁移学习-私人数据集上的蚂蚁蜜蜂分类

迁移学习的两个主要场景:微调Convnet：使用预训练的网络（这里使用pytorch官方预训练好的resnet18）来初始化自己的网络，而不是随机初始化，然后自己训练即可将Convnet看成固定的特征提取器
Assassin007·2023-02-17 22:56

卷积神经网络基础知识详解

思考卷积神经网络（CNN）中各种意义只是知道CNN是不够，我们需要对其进行解剖，继而分析不同部件存在的意义CNN的目的简单来说，CNN的目的是以一定的模型对事物进行特征提取，而后根据特征对该事物进行分类
人工智能苦行僧·2023-02-17 19:50

数据预处理及特征提取

文章目录一、什么是数据清洗？1.缺失值处理（1）删除法（2）插补法2.异常值处理（1）简单统计量分析（2）3δ准则（3）箱型图分析3一致性分析二、数据预处理中的转换方法1、数据变换2.数据变换方法（1）简单函数变换（2）数据归一化（3）连续数据离散化（5）属性构造三、主成分分析（PCA）1.主成分分析的数学模型2.主成分分析算法（1）算法求解与推导总结一、什么是数据清洗？数据清洗：对“脏数据”进行
HMhmumlee·2023-02-17 16:40

识别车牌是什么神经网络,车牌识别深度神经网络

车牌识别技术要求能够将运动中的汽车牌照从复杂背景中提取并识别出来，通过车牌提取、图像预处理、特征提取、车牌字符识别等技术，识别车辆牌号，目前的技术水平为字母和数字的识别率可达到96%，汉字的识别率可达到
wenangou·2023-02-17 13:47

今日头条编程题：特征提取

题目：https://www.nowcoder.com/question/next?pid=16516564&qid=362292&tid=24192838解法一：dp,过程有点繁琐，主要是集合的有关运算#includeusingnamespacestd;classFeature{public:intx;inty;Feature():x(0),y(0){}Feature(int_x,int_y):
zzl_8e30·2023-02-17 12:20

Fast Spatio-Temporal Residual Network for Video Super-Resolution

.主要工作：快速时空残差网络（FSTRN）;快速时空残差块（FRB）;全局残差学习（GRL），包含LR空间残差学习（LRL）以及跨空间残差学习（CRL）FSTRN:网络结构：包含四个模块：LR视频浅层特征提取网络
Aray1234·2023-02-16 22:43

机器学习——模型训练基础原理

1.测试数据引入和特征提取2.数据清洗和数据转换3.哑编码和词袋法4.模型构建和模型训练实现步骤5.机器学习算法分类6.监督学习算法归类7.非监督学习算法归类8.全监督学习算法归类9.半监督学习算法归类
田超凡·2023-02-16 21:02

两种特征提取方法与深度学习方法对比的小型金属物体分类分析研究

本文讨论了用于对包括螺丝、螺母、钥匙和硬币在内的小型金属物体进行分类的两种特征提取方法的效率：定向梯度直方图(HOG)和局部二进制模式(LBP)。首先提取标记图像的所需特征并以特征矩阵的形式保存。
babyai996·2023-02-16 21:14

Backbone,Bottlenect,Head等术语

在神经网络中，尤其是CV领域，一般先对图像进行特征提取（常见的有vggnet，resnet，谷歌的inception），这一部分是整个CV任务的根基，因为后续的下游任务都是基于提取出来的图像特征去做文章
Anjou_YES！·2023-02-07 12:06

复数卷积神经网络：CV-CNN

复数卷积神经网络(CV-CNN)用复数参数和变量进行复数输入数据的特征提取，并进行特征分类。
毛毛真nice·2023-02-07 11:56

集成学习03-偏差与方差理论

目录1.训练均方误差与测试均方误差2.偏差-方差的权衡3.估计测试误差4.特征提取的3种方式5.模型调优（针对超参数）在选择基础模型后，下一步要优化模型，以达到更好的预测效果。
cookie222·2023-02-07 11:04
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