Correlation

pytorch实现task5——卷积神经网络基础；leNet；卷积神经网络进阶

二维互相关运算二维互相关（cross-correlation）运算的输入是一个二维输入数组和一个二维核（kernel）数组，输出也是一个二维数组，其中核数组通常称为卷积核或过滤器（filter）。
xh6312643·2020-08-13 23:57

Correlation Filter in Visual Tracking系列二：Fast Visual Tracking via Dense Spatio-Temporal Context Lear.

原文再续，书接一上回。话说上一次我们讲到了CorrelationFilter类tracker的老祖宗MOSSE，那么接下来就让我们看看如何对其进一步地优化改良。这次要谈的论文是我们国内ZhangKaihua团队在ECCV2014上发表的STCtracker：FastVisualTrackingviaDenseSpatio-TemporalContextLearning。相信做跟踪的人对他们团队应该
weixin_30432179·2020-08-13 20:03

ElitesAI·动手学深度学习PyTorch版-第五次打卡

1、卷积神经网络基础：1.1二维卷积操作：二维互相关（cross-correlation）运算的输入是一个二维输入数组和一个二维核（kernel）数组，输出也是一个二维数组，其中核数组通常称为卷积核或过滤器
笃厚我无·2020-08-13 17:20

Task05-pyTorch（卷积神经网络基础、LeNet、卷积神经网络进阶）

Task05-pyTorch（卷积神经网络基础、LeNet、卷积神经网络进阶）卷积神经网络基础二维互相关运算二维互相关（cross-correlation）运算的输入是一个二维输入数组和一个二维核（kernel
YoungNUAA·2020-08-13 12:10

datav关联关系展示

1.数据中显示担保方与被担保方之间的关系表数据抽取insertintot_correlation_item(Name)(selectdistinct(a.Name)from(select*from(selectdistinct
润砾成珠·2020-08-11 13:48

OpenCV-图像处理（25、直方图比较）

Opencv提供的比较方法有四种：Correlation相关性比较-（计算结果范围为-1到1-1很不相关，1完全一样）Chi-Square卡方比较-（计算结果越接近0，两个直方图越相似）Intersection
Micheal超·2020-08-11 13:34

R最小二乘法，曲线拟合基础

若发现这些点在一条直线附近，可以令这条直线方程如y=a0+a1x（式1-1）现在我们随便给三个点(1,2),(2,2),(3,1)，先看一下散点图x<-c(1,2,3)y<-c(2,2,1)#求相关性Correlation
xw987172·2020-08-10 11:25

Match-----Correlation-----find_ncc_model_exposure

*ThisexampleprogramshowshowtouseHALCON'scorrelation-based*matching.Inparticularitdemonstratestherobustnessofthismethodagainst*linearilluminationchanges.Thetrainingisperformedinanimagewithgood*illumina
weixin_30279315·2020-08-08 23:19

ubuntu下利用Dlib实现目标跟踪（下）——多目标跟踪

用dlib来实现多多目标跟踪也是很容易的，就是多声明几个dlib.correlation_tracker()类就好了，将上一篇ubuntu下利用Dlib实现目标跟踪（上）中的代码加以修改，就可以达到多目标跟踪的效果了
干巴他爹·2020-08-08 21:15

南瓜书《动手机器学习公益训练营》-卷积神经网络基础与LeNet

1卷积神经网络基础二维互相关运算二维互相关（cross-correlation）运算的输入是一个二维输入数组和一个二维核（kernel）数组，输出也是一个二维数组，其中核数组通常称为卷积核或过滤器（filter
爱听相声的leilei·2020-08-08 21:57

自相关函数-浅学

auto-correlation老板要求做个自相关函数的处理模块，要求逻辑正确，高速处理,c++实现，别人解释了下什么是自相关函数，又查了些资料，记录一些浅薄的理解，理解不一定正确，先看简单的两条曲线A
小白学电脑·2020-08-08 19:05

Object Tracking in Satellite Videos by Fusing the Kernel Correlation Filter and the Three-Frame-Diff

抽象对象跟踪是计算机视觉领域的热门话题。高分辨率遥感传感器提供的详细空间信息使跟踪卫星视频中的目标成为可能。近年来，相关过滤器已经产生了令人鼓舞的结果。但是，在处理卫星视频中的对象跟踪方面，由于每个目标的大小与整个图像相比都太小，并且目标和背景是非常相似。因此，在这封信中，我们通过融合KCF跟踪器和三帧差算法，提出了一种新的卫星视频目标跟踪方法。本文提出了一种特定的策略，以利用KCF跟踪器和三帧差
hanlinger_·2020-08-08 16:45

High-Speed Tracking with Kernelized Correlation Filters

KCF最近刚接触了跟踪算法，KCF是第一个深读的算法，接下来主要详细地说下该算法原理，此算法的优势就是速度快，这主要得益于作者巧妙地通过循环偏移构建出了分类器的训练样本，从而使得数据矩阵变成了一个循环矩阵。然后基于循环矩阵的特性把问题的求解变换到了傅里叶变换域，从而避免了矩阵求逆的过程，大大降低了算法的复杂度。1）首先看一下简单的线性回归模型，给定一些样本，训练的目的是找到一个函数，使如下残差最小
zlc911202·2020-08-07 19:48

特征工程之距离相关系数（ Distance correlation coefficient ）

距离相关系数：线性关系可以通过pearson相关系数来描述，单调关系可以通过spearman或者kendall来描述，非线性如何描述，距离相关系数可以非线性相关性。我们都知道，皮尔森关联系数只能描述数据键的线性相关性程度，对于非线性相关数据，皮尔森关联系数显然不适合的，距离相关系数恰恰能在很大程度上客服皮尔森相关系数的弱点。比如：Pearson相关系数等于0，这两个变量并不一定就是独立的（有可能是
轻轻一point·2020-08-07 17:45

ubuntu 16.04安装spatial-correlation-sampler出错error: command '/usr/local/cuda/bin/nvcc' failed with exi

记录问题环境：ubuntu16.04cuda-9.0pytorch1.4gcc6.5安装spatial-correlation-sampler出现如下错误：/usr/include/c++/6/tuple
Murphy_0606·2020-08-07 14:09

机器学习-回归中的相关性（Correlation Coefficient）和R平方值算法

学习彭亮《深度学习基础介绍：机器学习》课程皮尔逊相关系数(PearsonCorrelationCoefficient):概念：衡量两个值线性相关强度的量取值范围：[-1,1]:正向相关:>0,负向相关：<0,无相关性：=0计算公式：相关举例计算：R平方值定义：决定系数，反应因变量的全部变异能通过回归关系被自变量解释的比例。描述：如R平方为0.8，则表示回归关系可以解释因变量80%的变异。换句话说，
YEN_csdn·2020-08-07 12:20

CV中直方图比较方法

它还提供4个不同的度量来计算匹配：1、皮尔逊相关系数Correlation(CV_COMP_CORREL)d(H1,H2)=∑I(H1(I)−H1ˉ)(H2(I
王牧犊·2020-08-07 12:37

图像匹配算法NCC(Normalized Cross Correlation)的python实现

背景相关系数其实就是皮尔森系数，一般是在概率中判断两个随机变量的相关性，公式为：其中，Cov(X,Y)表示的是随机变量X,Y的协方差。D(X)与D(Y)则分别表示随机变量X,Y的方差。皮尔森系数的值域为[-1,1]，系数越接近1表明这两个随机变量越相关，越接近-1表明这两个随机变量越不相关。讲到这里，突然想起概率中讲的一句话：独立一定不相关，不相关不一定独立\color{#FF3030}{独立一定
还是少年呀·2020-08-05 04:54

Halcon学习之六：获取Image图像中Region区域的特征参数

cooc_feature_image(Regions,Image::LdGray,Direction:Energy,Correlation,Homogeneity,Contrast)计算共生矩阵和推导出灰度特征值
xinrui_hhuc·2020-08-04 22:40

AMC: Attention guided Multi-modal Correlation Learning for Image Search

来源：CVPR2017传统图像检索系统排序图像是根据一个单模态的相关性，随着互联网的发展，越来越多的图像可以通过相关的元数据这种丰富的模态形式使用。本文问题：在学习子空间时，优于查询意图的变化，不是所有的模态具有同等的信息量。解决方法：针对在图像检索中的问题，引入了两个注意力机制：内部注意力机制(inrta-attention)：帮助图像检索系统找到每个模态最具信息量的部分;外部注意力机制(int
wsopencv2013·2020-08-03 08:18

笔记3：pytorch.nn.Conv2d如何计算输出特征图尺寸？如何实现Tensorflow中的“same”和“valid”功能

1pytorch.nn.Conv2d实现机制1.1Conv2d简介参数说明：stride(步长)：控制cross-correlation的步长，可以设为1个int型数或者一个(int,int)型的tuple
David-Chow·2020-08-03 02:10

《动手学深度学习》Task04 ：卷积神经网络基础；leNet；卷积神经网络进阶

Task04：卷积神经网络基础；leNet；卷积神经网络进阶1.卷积神经网络基础下面是一些卷积神经网络的基本概念：二维互相关运算二维互相关（cross-correlation）运算的输入是一个二维输入数组和一个二维核
StarCoder_Yue·2020-08-01 10:32

广义互相关计算TDOA

你可以使用广义互相关（GenerializedCross-Correlation）来估计一个信号达到两个传感器的时间延迟。比如应用麦克风阵列来确定声源方位的应用背景。
卓晴·2020-08-01 08:09

卷积运行 和 互相关运算

互相关（Cross-Correlation）是一个衡量两个序列相关性的函数，通常是用滑动窗口的点积计算来实现。给定一个图像X∈RM×NX\in\mathbb
yjinyyzyq·2020-08-01 08:40

序列的自相关和互相关计算

][2][3]------------------------------------------------------------------------1.自相关和互相关概念互相关（Cross-correlation
曹朝朝朝朝朝·2020-08-01 02:32

皮尔逊相关系数（Pearson Correlation）

一、欧几里德距离欧几里德距离（EuclideanDistance）是机器学习中常见的相似度的计算方式。它被用来求两个向量间的距离，取值范围为0至正无穷。两个向量间的距离较小，两个向量越相似。欧几里德距离计算时默认对每一个维度给予相同的权重，如果某一维度较之其它维度而要取值范围差别很大，结果很容易被某个维度所决定。因此，可以使用加权欧几里德距离，给不同维度赋予不同权重。欧几里德距离的计算公式如下，其
MoonLord0525·2020-07-29 23:12

神经网络-CNN结构和语音识别应用

/ujjwalkarn.me/2016/08/11/intuitive-explanation-convnets/参考deeplearning.IanGoodfellow的chapter9cross-correlation
过得很好梵蒂冈·2020-07-29 11:04

相关矩阵 Correlation matrix

#两个特征的相关性pd.DataFrame({"full_data":p1,"red_data":p2}).corr()根据提供的文件分析各个特征之间的相关性IdMSSubClassMSZoningLotFrontageLotAreaLandContourOverallCondYearBuiltYearRemodAddRoofStyleMasVnrAreaExterQualExterCondHea
zzw小凡·2020-07-29 04:27

Matlab中计算自相关、互相关

自相关：auto-correlation互相关：cross-correlation把Matlab里求相关函数的xcorr命令彻底搞清楚此文极好，明了易懂matlab求两个序列的相关性卷积（convolution
李彪_哈工大·2020-07-29 01:12

Spark ML计算皮尔逊相似度案例

SparkML计算两用户间的皮尔逊相似度功能说明数据格式及说明设计思路SparkML计算皮尔逊相关系数代码(Scala)功能说明该程序根据不同用户对不同电影的评分情况，通过SparkML中Correlation.corr
为了抽短袖·2020-07-27 16:33

covariance和correlation的区别

covariance是计量经济中的协变差或称协方差，而correlation是指两个数值的相关性。
尧尧1988·2020-07-16 06:26

使用dlib实现形状不变物体的动态跟踪

，如果没有，请参考如下blog:https://blog.csdn.net/sinat_38530349/article/details/86742523OK,安装好dlib，我们可以使用dlib下面correlation_tracker
Luke Liu·2020-07-16 03:31

《动手学深度学习——卷积神经网络、LeNet、卷积神经网络进阶》笔记

二维互相关运算二维互相关（cross-correlation）运算的输入是一个二维输入数组和一个二维核（kernel）数组，输出也是一个
loveheart123·2020-07-16 02:11

Correlation and dependence

CorrelationanddependenceFromWikipedia,thefreeencyclopedia(RedirectedfromCorrelation)Jumpto:navigation,searchThisarticleisaboutcorrelationanddependenceinstatisticaldata.Forotheruses,seecorrelation(disa
奔跑的码仔·2020-07-16 02:29

互相关（cross-correlation）及其在Python中的实现

最近在看kalibr源码，看到标定两个imu的timeoffset用了这么一个函数#getthetimeshift#用互相关来获得timeshift，参考我的博客#full表示返回全部比较结果，前面(np.size(absoluteOmega())-1)无效corr=np.correlate(referenceAbsoluteOmega(),absoluteOmega(),"full")discr
icameling·2020-07-16 00:33

论文阅读《Group-wise Correlation Stereo Network》

previous(costvolume)：传统1cross-correlation(correlation层，特征相似性)缺点：虽然以有效的方式计算特征相似性，在每个视差级别只产生的单通道的correlationmap
cunese0088·2020-07-15 21:59

Spearman's rank correlation coefficient (斯皮尔曼秩相关系数)

Spearman'srankcorrelationcoefficientFromWikipedia,thefreeencyclopediaJumpto:navigation,searchInstatistics,Spearman'srankcorrelationcoefficientorSpearman'srho,namedafterCharlesSpearmanandoftendenotedby
aris_zzy·2020-07-15 20:07

Fundamentals of Convolutional Neural Networks

二维互相关运算二维互相关（cross-correlation）运算的输入是一个二维输入数组和一个二维核（kernel）数组，输出也是一个二维数组，其中核数组通常称为卷积核或过滤器（filter）。
RokoのBasilisk·2020-07-15 18:54

基于Python的相关分析（correlation）

相关分析（《Python数据分析基础》学习笔记）一、函数关系与相关关系1.函数关系2.相关关系（1）相关关系的定义（2）相关关系的分类二、简单相关分析1.散点图2.相关系数（1）numpy包计算简单相关系数（2）pandas包的DataFrame计算简单相关系数（3）scipy包计算简单相关系数（4）scikit-learn包计算简单相关系数三、偏相关分析四、点二列相关分析五、非参数相关分析（1）
Arvin_Austin·2020-07-15 16:55

量化投资学习——因子IC、IR的介绍（转载）

IC的计算方法是：计算全部股票在调仓周期期初排名和调仓周期期末收益排名的线性相关度（Correlation）。IC越大的因
bodybo·2020-07-14 08:16

量化投资学习——因子IC、IR的介绍

IC的计算方法是：计算全部股票在调仓周期期初排名和调仓周期期末收益排名的线性相关度（Correlation）。IC越大的因
樱花城堡的小侍卫·2020-07-14 01:02

origion绘制热图

用颜色表示第三维，可以下载本文用到的数据及绘制结果第一步：需要准备三列数据，如图1，这里我用U表示x轴数据，它的取值范围为[0-1]，间隔为0.05，E表示y轴，取值范围也是[0-1]，间隔为0.05，correlation
阳光Cherry梦·2020-07-14 00:13

Python数据分析_Pandas05_统计量/statistics

主要内容：Pandas中的常用统计量频数数据分割增量百分比Covariance协方差Correlation相关秩Pandas中的常用统计量MethodDescription---------------
ChZ_CC·2020-07-13 05:20

动手学深度学习（二）

全连接层网络参数是样本数和神经元个数卷积层参数为样本数，通道数，高和宽一、卷积神经网络1、二维互相关（cross-correlation）运算的输入是一个二维输入数组和一个二维核（kernel）数组，输出也是一个二维数组
V_ince·2020-07-13 01:15

稳态视觉诱发电位(SSVEP)识别| Extended Canonical Correlation Analysis, eCCA

前言如果要说目前SSVEP识别中最流行的几个方法，那么ExtendedCanonicalCorrelationAnalysis(eCCA)1绝对是其中之一。目前来看，如果研究SSVEP算法，那么对比算法基本是TRCA或者eCCA23。此外，很多在线BCI系统也是采用该方法进行频率识别。与TRCA这种具有自己数学模型的方法不同，eCCA仅是对CCA的一种计算结构调整。我们知道受试者的template
hi强森·2020-07-12 12:50

Halcon学习之六：获取Image图像中Region区域的特征参数

cooc_feature_image(Regions,Image::LdGray,Direction:Energy,Correlation,Homogeneity,Contrast)计算共生矩阵和推导出灰度特征值
weixin_34019929·2020-07-12 08:35

关于TensorFlow的卷积函数conv2d的参数解释

一、卷积操作原理卷积运算虽然卷积层得名于卷积（convolution）运算，但我们通常在卷积层中使用更加直观的互相关（cross-correlation）运算。
做人嘛最重要的是开心啦·2020-07-11 17:21

典型相关分析（Canonical Correlation Analysis，CCA）

1.从概率论中相关系数推广而来在概率论中，研究两个变量之间的线性相关情况时，提出了相关系数这个概念。做一下推广，如果研究一个变量和多个随机变量之间的线性相关关系时，提出了全相关系数（或者复相关系数）的概念。然后，在1936年，有个叫做hotelling的数学家，又进一步做了推广，研究多个随机变量和多个随机变量之间的线性相关关系，提出了经典相关分析的理论。2.经典相关分析的定义经典相关分析是研究两组
JayShaun·2020-07-11 12:04

Halcon：获取Image图像中Region区域的特征参数

2、cooc_feature_image(Regions,Image::LdGray,Direction:Energy,Correlation,Homogeneity,Contrast)计算共生矩阵和推导出灰度特征值
不系之舟913·2020-07-11 11:46

动手学深度学习——卷积神经网络1

二维互相关运算官方解释：二维互相关（cross-correlation）运算的输入是一个二维输入数组和一个二维核（kernel）数组，输出也是一个二维数组，其中核数组通常称为卷积核或过滤
inventertom·2020-07-11 08:21
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