特征提取第39页

论文解读：预测lncRNA的相互作用生物分子类型:一种集成深度学习方法

PredictingtheinteractionbiomoleculetypesforlncRNA:anensembledeeplearningapproach目录1.摘要2.引言3.材料和方法1.数据描述2.特征提取

哇塞qwq·2023-01-27 09:43

深度学习知识

深度学习的好处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。深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模

星星xingxing1998·2023-01-27 09:30

二值化图像去除小黑点_OCR图像预处理小结

图像预处理总结识别文字前，我们要对原始图片进行预处理，以便后续的特征提取和学习。

weixin_39864601·2023-01-27 07:36

论文 | 目标检测HOG特征解读《Histograms of Oriented Gradients for Human Detection》

一写在前面有一个月没更博客了，捂脸o(￣=￣)ｄ端午回家休息了几天，6月要加油~回到正文，HOG是很经典的一种图像特征提取方法，尤其是在行人识别领域被应用的很多。

与阳光共进早餐·2023-01-27 06:03

深度特征提取方法_我告诉你什么是深度学习

转发自：https://blog.csdn.net/weixin_39820588/article/details/110896429?spm=1001.2014.3001.5502https://blog.csdn.net/weixin_39820588目录1引言2特征的意义2.1从具体到抽象2.2从浅层到深层3总结1引言在之前的文章你告诉我什么是深度学习中，笔者从线性回归中的房价预测、到梯形块

卖女孩的小火柴la la la·2023-01-26 20:54

探究torchAudio中wav2vec2的源码（二）——特征提取

在论文中，wav2vec2是通过conv1d进行特征提取的。

Squid _·2023-01-26 17:52

【语音算法】wav2vec系列原理和使用

transformers库）参考文献前言wav2vec系列工作由facebookAIResearch团队提出，包括wav2vec、vq-wav2vec、wav2vec2.0，效仿nlp上的word2vec，是语音的一种通用特征提取器

weiquan fan·2023-01-26 17:21

机器学习——神经网络（前向传播）

与其把神经网络当作一个分类或者回归算法，不如将他当成一种特征提取器，让机器更好的读懂输入的数据。

zero requiem·2023-01-26 13:57

主干网络的输入通道数从3改为1，同时保证预训练权重输出

然而一些优秀的主干特征提取网络例如ResNet、VGGNet、DenseNet，以及近几年推出的SwinTransformer、ConvNeXt等，它们都是基于RGB三通道数据进行预训练。

AbaK1r·2023-01-26 12:45

Yolov3模型——pytorch实现

Yolov3的结构：backbone为Darknet53的特征提取部分，其中Convolutional表示Conv+BN+LeakyReLU，Residual表示进行残差连接；输入图像经过backb

CV_Peach·2023-01-26 10:00

deepsort源码详解

代码见最后，可以直接运行，环境配置与yolov5一样，再安装一个easydict包即可1.项目环境配置整个项目需要训练的部分为目标检测算法和ReID特征提取网络，追踪是不需要进行训练的由于我们需要使用yolov5

樱花的浪漫·2023-01-26 09:23

NLP-Beginner 任务三：基于注意力机制的文本匹配+pytorch

NLP-Beginner任务三：基于注意力机制的文本匹配传送门一.介绍1.1任务简介1.2数据集二.特征提取——Wordembedding(词嵌入)三.神经网络3.1InputEncoding层3.2LocalInferenceModeling

0oTedo0·2023-01-26 07:10

python机器学习--文本分类三级项目总结

文本分类的一般步骤都是：数据预处理-分词-词向量特征提取-模型训练-预测冯老师是干自然语言处理的，在他面前答辩，就跟小鸡仔一样···如果说用一般

欧阳渣儿·2023-01-26 07:10

NLP-Brginner 任务二：基于深度学习的文本分类

本次任务参照博客NLP-Beginner任务二：基于深度学习的文本分类，流程如下：输入数据→特征提取→神经网络设计→结果输出。

m0_61688615·2023-01-26 07:09

NLP-Beginner 任务一：基于机器学习的文本分类(超详细！！)

NLP-Beginner任务一：基于机器学习的文本分类传送门一.介绍1.1任务简介1.2数据集1.3流程介绍二.特征提取2.1词袋特征（Bag-of-word）2.2N元特征（N-gram）三.最优化求解

0oTedo0·2023-01-26 07:09

pytorch情感分析入门4-Convolutional Sentiment Analysis

学习权重的直观想法是，卷积层就像特征提取器一样，提取图像中对CNN目标最重要的部分。关于权重学习的直观想法是，卷积层好比特征提取器，可以提取对于你的CNN的目标图

m0_61688615·2023-01-26 07:39

【毕业设计】深度学习中文文本分类（新闻分类情感分类垃圾邮件分类）

文本向量化tf-idf4.3构建训练和测试数据4.4训练分类器4.4.1logisticregression分类器4.5RandomForest分类器4.6结论5深度学习分类器-CNN文本分类5.1字符级特征提取

caxiou·2023-01-26 07:03

机器学习案例实战之信用卡欺诈检测（从零开始，附数据，代码）

机器学习案例实战之信用卡欺诈检测故事背景：原始数据为个人交易记录，但是考虑数据本身的隐私性，已经对原始数据进行了类似PCA的处理，现在已经把特征数据提取好了，接下来的目的就是如何建立模型使得检测的效果达到最好，这里我们虽然不需要对数据做特征提取的操作

迪哥有点愁了·2023-01-26 02:06

网络模型配件 Dual Attention Network for Scene Segmentation 学习笔记

MotivationPositionattentionmoduleChannelattentionmodule在目前的场景分割任务中，为了能够捕获丰富的上下文信息，提高分割结果的准确度，常见的方法大多是对顶端featuremap进行不同尺度的特征提取

这个军姬不太冷·2023-01-25 22:02

论文翻译(二) CRNN 基于图像序列的识别的识别的端到端可训练神经网络及其在场景文字识别的应用

作者提出了新颖的神经网络结构，它整合了特征提取、序列模型以及统一框架转录。

码大哥·2023-01-25 11:59

超像素（slic算法）特征提取（颜色，纹理）——个人梳理

一、研究背景在上一篇slic超像素分割的文章中，提到了需要对分割后的超像素进行特征提取，依旧为简化复现论文，论文在文末附上，在这里我整理以下特征提取过程中的代码以及心得，方便后期回溯复盘。

虫二灬·2023-01-25 09:52

（3）SPP-Net：精进特征提取 + 开拓多尺度训练

SpatialPyramidPoolinginDeepConvolutionalNetworksforVisualRecognition2015年文章目录AbstractIntroductionDeepNetworkswithSpatialParamidPoolingConvolutionalLayersandFeatureMapsTheSpatialPyramidPoolingLayerTrai

Abandon_first·2023-01-24 13:50

NLP之Bi-LSTM(在长句中预测下一个单词)

Bi-LSTM1.理论1.1基本模型1.2Bi-LSTM的特点2.实验2.1实验步骤2.2实验模型1.理论1.1基本模型Bi-LSTM模型分为2个独立的LSTM,输入序列分别以正序和逆序输入至2个LSTM模型进行特征提取

Cheng_0829·2023-01-24 11:01

SIFT特征提取

opencv4.4版本由于sift专利原因已经无法使用，opencv4.2与python3.8不匹配，python版本需降到3.6，opencv版本需降到3.4.2.17pipuninstallopencv-pythonpipinstallopencv-python==3.4.2.17pipinstallopencv-contrib-python==3.4.2.17importpandasaspd

吉冈秀隆·2023-01-24 11:26

tensorflow2.0北大课程笔记（二）

卷积就是特征提取器，就是CBAPD,编写

cmzz·2023-01-24 11:21

使用colmap对大规模场景进行分组重建

官方说明colmap官方命令说明使用colmaphierarchical_mapper命令对特征提取和匹配后的数据进行分组稀疏重建并融合。hierarchical_mapper官方说明如下。

温柔且坚定的瓜瓜·2023-01-24 07:58

学习笔记--目标检测2 yolo系列

、yolo41、双阶段第一级网络用于候选框区域提取，第二级网络对提取的候选区域进行分类和精确坐标回归2、单阶段摒弃了候选框区域提取这一步骤，只用一级网络就完成了分类和回归任务3、机器学习–基于特征工程特征提取

spark-aixin·2023-01-23 19:33

图网络与药物研发【数据来源与输入特征】

需要特征工程处理分子图以原子作为节点，化学键作为边构成分子图，通过GNN学习表征向量，能够针对下游任务学习针对性的特征，弥补描述符的不足通过分子图特征学习需要大量训练数据，GNN的层数太大会有过平滑现象，限制了特征提取能力

_森罗万象·2023-01-23 13:40

卷积神经网络的形象理解

说它再做特征提取，怎么看不出来提取的是什么特征？卷积输入尺寸和输出尺寸是如何匹配的？所谓共享权重体现在哪里？怎么突然就扁平化处理了？我们到底要怎样彻底理清楚，搞明白，还会运用它？

柏常青·2023-01-23 11:36

读《MULTI-TENSOR FUSION NETWORK WITH HYBRID ATTENTION FOR MULTIMODAL SENTIMENT ANALYSIS》

然而，简单张量融合网络的特征提取不足，模态交互能力较差。为了解决特征提取不足的问题，我们在图1中提出了一个具有混合注意的多张量融

Mighty_Crane·2023-01-23 10:04

pytorch学习笔记-----分类网络实践

模块进行数据增强，及数据预处理制作可以读取数据的dataloader网络模型设置：可以加载预训练模型，例如torchvision经典网络框架可以更改最后的head层训练自己的任务，大多为全连接层前几层多为特征提取我们可以只训练最后任务层网络模型保存

cvks·2023-01-22 11:22

指纹识别综述(5): 分类与检索

指纹识别综述系列1.导论；2.指纹传感器；3.特征提取；4.匹配；5.分类与检索；6.现场指纹识别；7.指纹合成；8.唯一性；9.指纹系统安全；10.深度学习方法；11.专利。

minutiae·2023-01-22 11:15

一种基于多图注意力机制的虚假新闻检测方法

二具体方法本文提出的CGAN总共分为5个部分，分别是：1）用户特征构造；2）原始推特本文编码；3）用户传播序列表示；4）图传播表示；5）双重注意力机制1）用户特征提取这部分的作用是对用户进行量化，主要涉及到的

十年饮冰的吴同学·2023-01-22 08:21

Matlab时域频域信号特征提取代码，时域特征，频域特征，时频域特征

Matlab时域频域信号特征提取代码，时域特征，频域特征，时频域特征，提取时域特征，频域特征，和时频域特征的。

「已注销」·2023-01-22 08:16

【2022年MathorCup大数据竞赛】B题：北京移动用户体验影响因素研究（二）（问题一的分析和结果）

目录：题目解析一、问题的解答框架二、问题一的分析2.1附件1的处理流程2.2附件2的处理流程2.2.1拉格朗日插补法2.3数据编码2.4相关分析2.5基于互信息+GBDT的特征提取2.6量化分析一、问题的解答框架二

旅途中的宽~·2023-01-22 07:35

憨批的语义分割重制版5——Keras 搭建自己的Unet语义分割平台

憨批的语义分割重制版5——Keras搭建自己的Unet语义分割平台注意事项学习前言什么是Unet模型代码下载Unet实现思路一、预测部分1、主干网络介绍2、加强特征提取结构3、利用特征获得预测结果二、训练部分

Bubbliiiing·2023-01-22 07:34

【自然语言处理】文本表示（一）：One-Hot、BOW、TF-IDF、N-Gram

文本表示（一）：One-Hot、BOW、TF-IDF、N-Gram1.One-Hot编码One-Hot编码，又称“独热编码”，是比较常用的文本特征提取方法。这种方法把每个词表示为一个很长的向量。

皮皮要HAPPY·2023-01-22 07:49

【显著目标检测论文】Pyramid Feature Attention Network for Saliency detection

首先，我们设计了上下文感知的金字塔特征提取(CPF

一根大白菜·2023-01-22 01:06

matlab 人脸识别神经网络,人工神经网络在人脸识别分类中的应用

人脸识别主要分成3个步骤人脸检测、特征提取、识别分类，其中识别分类的方法决定了是否能够正确识别出人脸。

万基酱·2023-01-21 14:37

Pytorch官方Faster R-CNN源代码解析(一)——特征提取

本系列深入Pytorch官方FasterR-CNN源代码，博主会尽可能详尽地解释每一处代码，如果对你有帮助可以点点关注点点赞，有问题在评论区指出，博主会尽可能地解答。FasterR-CNN论文链接Pytorch官方FasterR-CNN的代码文档链接。Pytorch官方使用的示例代码如下：importtorchimporttorchvisionmodel=torchvision.models.de

hhhcbw·2023-01-20 20:55

RCNN学习笔记

RCNN模型文章目录RCNN模型一.RCNN概述二.overfeat模型2.RCNN的流程介绍3.RCNN步骤流程详解(1)候选区域(2)特征提取以及SVM分类器(3)非极大值抑制(NMS)(4)边界框回归

收尾人VEM·2023-01-20 20:47

RCNN 论文总结

使用CNN对每一个boundingbox进行特征提取。使用SVM对提取到的特征进行分类。针对每一

帅与·2023-01-20 17:48

ORB特征提取、匹配及位置估计

1、什么是ORB特征点？图像特征点可以理解为图像中比较显著的点，如轮廓点，较暗区域中的亮点，较亮区域中的暗点等。ORB采用FAST（featuresfromacceleratedsegmenttest）算法来检测特征点。这个定义基于特征点周围的图像灰度值，检测候选特征点周围一圈的像素值，如果候选点周围领域内有足够多的像素点与该候选点的灰度值差别够大，则认为该候选点为一个特征点。FAST核心思想就是

wwwsssZheRen·2023-01-20 17:17

【图像特征提取与匹配】ORB算法详述

FeaturesfromAcceleratedSegmentTest)检测子不具有方向性的问题，并采用速度极快的二进制描述子BRIEF(BinaryRobustIndependentElementaryFeatures)，使整个图像特征提取的环节大大加速

灰gu娘的栈·2023-01-20 17:46

【pytorch学习笔记】pytorch 搭建NIN网络+Fashion-Mnist数据集

其中，高层卷积层提取到的featuremapping是在底层卷积层提取到的featuremapping的基础上进行再提取得到的，所以如果提高每个卷积层的特征提取能力，那么

是安澜啊·2023-01-20 15:57

使用pytorch中的resnet预训练模型进行特征提取，以及查找相似图像

模型的选取一般进行特征提取使用图像分类网络即可。参看上一篇使用pytorch中的resnet预训练模型进行快速图像分类。

三聚晴明·2023-01-20 15:20

传统机器学习特征提取方法

1.传统机器学习提取特征的方法：1.1常见的特征边缘边缘是组成两个图像区域之间边界（或边缘）的像素。一般一个边缘的形状可以是任意的，还可能包括交叉点。在实践中边缘一般被定义为图像中拥有大的梯度的点组成的子集。一些常用的算法还会把梯度高的点联系起来来构成一个更完善的边缘的描写。这些算法也可能对边缘提出一些限制。局部地看边缘是一维结构。角角是图像中点似的特征，在局部它有两维结构。早期的算法首先进行边缘

Aaron_zzc·2023-01-20 14:39

《深入浅出数据科学》[美]斯楠·奥兹德米尔（Sinan Ozdemir）读书笔记

朴素贝叶斯分类决策树分类树无监督学习特征提取和主成分分析第12章超越精要偏差-方差权衡K层交叉验证网格搜索算法集成技术神经网络第2章数据的类型1.结构化数据：指特征和观察值以表

什么网名好记·2023-01-20 14:43

深度学习——卷积神经网络

CNN原理前馈神经网络的缺陷在使用传统的前馈神经网络进行图片的特征提取时，需要首先将图片的像素矩阵拉直，以符合前馈神经网络的输入要求。

Leo_SC_Liu·2023-01-20 09:20

ncnn仅使用opencv实现人脸检测和人脸特征提取

人脸检测基于opencv-CascadeClassifier，特征提取使用的是自己insightface的mxnet转化为ncnn的模型。

larry6799·2023-01-20 08:43

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