caffe-特征提取

第十一篇【传奇开心果系列】Python的OpenCV技术点案例示例：三维重建

OpenCV三维重建介绍三、基于区域的SGBM示例代码四、BM（BlockMatching）算法介绍和示例代码五、基于能量最小化的GC（GraphCut）算法介绍和示例代码六、相机标定介绍和示例代码七、特征提取与匹配介绍和示例代码八
传奇开心果编程·2024-02-05 09:39

【大厂AI课学习笔记】1.5 AI技术领域（2）语音识别

二、关键技术信号处理和特征提取：语音信号是一种复杂的时
giszz·2024-02-05 08:46

计算机设计大赛 深度学习 植物识别算法系统

文章目录0前言2相关技术2.1VGG-Net模型2.2VGG-Net在植物识别的优势(1)卷积核，池化核大小固定(2)特征提取更全面(3)网络训练误差收敛速度较快3VGG-Net的搭建3.1Tornado
iuerfee·2024-02-05 02:55

图像的拉普拉斯变换实现

在拉普拉斯变换后的图像中，边缘通常会显得更加清晰，从而有助于图像分析和特征提取。2.原理拉普拉斯变换的原理是通过对图像进行二阶微分来突出图像中的高频细节。
SimpleLearing·2024-02-04 17:49

2024数学建模美赛B题参考思路+代码+论文

在此背景下，本文主要研究了在大雾情况下能见度主要影响因素和诸多估计方法，对给定数据进行了细致处理，并综合运用主成分分析、多元回归分析、预训练模型图像特征提取、随机森林深度学习算法、LSTM神经网络、摄像机标定算法等统计与算法
2024数学建模·2024-02-04 11:22

R-CNN阅读笔记

blog.csdn.net/hjimce/article/details/50187029作者：hjimce一、相关理论过去十年在许多视觉识别任务中主要流行的是SIFT与HOG（这两种方法都是基于图像中梯度方向直方图的特征提取方法
tang-0203·2024-02-04 02:40

PyTrch深度学习简明实战33 - Transformer特征提取实现文本分类

importtorchimporttorchtext#pipinstalltorchdataimportnumpyasnpimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFfromtorch.utilsimportdatafromtorch.nnimportTransformerEncoder,TransformerEncoderLayer#处理文本的思路
薛东弗斯·2024-02-03 17:03

【脑电信号处理与特征提取】P7-涂毅恒：运用机器学习技术和脑电进行大脑解码

运用机器学习技术和脑电进行大脑解码科学研究中的大脑解码比如2019年在Nature上一篇文章，来自UCSF的Chang院士的课题组，利用大脑活动解码语言，帮助一些患者恢复语言功能。大脑解码的重要步骤大脑解码最重要的两步就是信号采集和信号解码，信号采集就是所说的脑电技术，信号解码就是机器学习的方法。机器学习-基本流程机器学习-数据采集数据采集：确保训练和测试数据集充足且具有代表性充足的数据：确保存在
头发没了还会再长·2024-02-03 16:14

基于pyradiomics影像组学特征提取

基于pyradiomics影像组学特征提取特征提取：1pyradiomics的使用：1.1，在python环境下安装pyradiomics:1.2,设置特征提取器，获得想要特征：1.2.1图像类型1.2.2
Alexa2077·2024-02-03 16:28

ChatGPT实战100例 - (12) 结构化提示词 LangGPT 实战

二、远古诗人vs现代诗人三、LangGPTRole模板实战-甩锅王Role模板特征提取四、用AI实现提示词结构化ChatGPT实战100例-(12)结构化提示词LangGPT实战一、LangGPT是什么
AI原吾·2024-02-03 11:24

opencv0014 索贝尔（sobel）算子

嘿嘿边缘边缘是像素值发生跃迁的位置，是图像的显著特征之一，在图像特征提取，对象检测，模式识别等方面都有重要的作用。人眼如何识别图像边缘?
yf743909·2024-02-03 09:41

1.27CNN（输入层，特征提取（卷积，最大池化），输出），损失函数（KL散度，交叉熵推导），熵（物理、信息熵推导），点积矩阵运算（CPU,GPU,NPU）

CNN损失函数KL散度，交叉熵B部分是训练集的真实实际值，是常数，C部分是训练结果，目的是要让这个损失最小化，与模型参数紧密相关，取出C（带负号），C非负就是更精简的损失函数熵v所谓M个空间，N个小球在其中的排列组合方式为熵对应概率是，M次抽样，一共N种情况，每次抽样都意味着要确定M个空间里的其中一个空间是怎样的，也就是N个小球（情况）里占了多少个小球（分配到了多少个小球、情况），如果分配到的小球
CQU_JIAKE·2024-02-03 07:23

基于机器学习的无损缺陷检测技术研究进展

首先，机器学习算法可以通过学习大量的已知样本，自动提取缺陷的特征，避免了手工特征提取的繁琐和主观性。其次，机器学习算法可以对各种不同的缺陷进行分类和识别，提高了
matlabgoodboy·2024-02-03 07:51

机器学习 | 如何构建自己的决策树算法？

决策树思想的来源非常朴素，程序设计中的条件分支结构就是if-else结构，最早的决策树就是利用这类结构分割数据的一种分类学习方法目录初识决策树决策树原理cart剪枝特征提取泰坦尼克号乘客生存预测(实操)
亦世凡华、·2024-02-03 07:45

2024美赛A题完整思路代码分析：建立竞争机理方程+遗传算法优化

（不限制专业）B题属于较为经典的物理建模（对海洋专业的学生具有优势）C题今年非常难，不同往年的数据分析，不过核心还是特征提取和主成分分析(本质是在数据中找到或者构建影响比赛的有效向量)，并且需要在其他数据上证明推广
Kerry_6·2024-02-03 05:08

基于GAN-CNN-CNN的鲁棒笔迹识别方法(一)

而笔迹的局部变化则是每个书写者笔迹的固有特性；而对于不同的书写者而言，其笔迹的差别则比较大[1].基于这种特性,笔迹识别是一种可行的身份鉴别方法.前言目前的笔迹识别方法或多或少都要用到一些传统方法,如切割字符、特征提取等过程
kadog·2024-02-02 21:41

图像分类的发展史

此时期的研究主要集中于简单模式识别以及特征提取技术。早期探索进入80年代，随着计算机科学的发展，图像处理技术取得显著进展，如边缘检测、角点检测等成为图像分类
kadog·2024-02-02 21:41

Bi-Lstm+crf命名实体识别任务中crf的作用

这是一段使用百度ernie-1.0做特征提取的Bi-Lstm+crf的代码：classERNIE_LSTM_CRF(nn.Module):"""ernie_lstm_crfmodel"""def__init
sunshine2853·2024-02-01 21:25

【SparkML系列3】特征提取器TF-IDF、Word2Vec和CountVectorizer

###FeatureExtractors（特征提取器）###
周润发的弟弟·2024-02-01 07:31

【脑电信号处理与特征提取】P6-张治国：频谱分析和时频分析

频谱分析和时频分析背景脑电（尤其是静息态脑电）一般在频域进行分析，以刻画脑电信号的周期性特征，需要使用频谱分析来描述脑电信号功率沿频率的分布特征。任务态脑电实验中，任务可增强或减弱脑电在特定频段的节律幅度。事件相关的频谱变化被称为事件相关同步话/去同步化（ERS/ERD），通常表示为在时间-频率域中随时间变化的频谱功率，可以通过时频分析方法进行估计。频谱估计基本概念时间序列信号：例如在某通道连续记
头发没了还会再长·2024-02-01 03:13

【脑电信号处理与特征提取】P7-贾会宾：基于EEG/MEG信号的大尺度脑功能网络分析

基于EEG/MEG信号的大尺度脑功能网络分析Q:什么是基于EEG/MEG信号的大尺度脑功能网络分析？A:基于脑电图（EEG）或脑磁图（MEG）信号的大尺度脑功能网络分析是一种研究大脑活动的方法，旨在探索脑区之间的功能连接和信息传递。概述基于EEG/MEG信号的大尺度脑功能网络分析的优势：（1）借助源定位技术可同时获得较高的时间（ms级）和空间分辨率（mm级）（2）可提供丰富的频率信息（3）便宜性：
头发没了还会再长·2024-02-01 03:41

【知识---图像特征提取算法--颜色直方图（Color Histogram）原理、特点、应用场合及代码】

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言1.颜色直方图（ColorHistogram）原理2.颜色直方图的特点3.颜色直方图的应用场合4.代码总结前言图像特征提取是计算机视觉领域中的一个重要任务
fyc300·2024-01-31 22:44

【知识---图像特征提取算法--方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradients, HOG）原理、特点、应用场合及代码】

如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言方向梯度直方图（HistogramofOrientedGradients,HOG）原理：方向梯度直方图的特点：方向梯度直方图的不足：方向梯度直方图的应用场合：方向梯度直方图的代码示例：总结前言图像特征提取是计算机视觉领域中的一个重要任务
fyc300·2024-01-31 22:44

【知识---图像特征提取算法--尺度不变特征变换（Scale-Invariant Feature Transform, SIFT）原理、特点、应用场合及代码】

Scale-InvariantFeatureTransform,SIFT）原理：二、尺度不变特征变换的特点：三、尺度不变特征变换的不足：四、尺度不变特征变换的应用场合：五、尺度不变特征变换的代码示例：总结前言图像特征提取是计算机视觉领域中的一个重要任务
fyc300·2024-01-31 22:44

【知识---图像特征提取算法--灰度共生矩阵（Gray Level Co-occurrence Matrix, GLCM）原理、特点、应用场合及代码】

GrayLevelCo-occurrenceMatrix,GLCM）原理二、灰度共生矩阵的特点三、灰度共生矩阵的应用场合灰度共生矩阵（GrayLevelCo-occurrenceMatrix,GLCM）不足之处五、代码总结前言图像特征提取是计算机视觉领域中的一个重要任务
fyc300·2024-01-31 22:12

Tensorflow实战深度学习笔记一

特征提取深度学习---自动地将简单的特征组合成更加复杂的特征，并使用这些复杂特征解决问题。深度学习--------不等于模仿人类大脑。
独立开发者Lau·2024-01-31 20:13

vit细粒度图像分类（五）TransFC学习笔记

现有网络模型在处理过程中存在特征提取能力不足、特征表示冗余和归纳偏置能力弱等问题，因此提出一种改进的Transformer图像分类模型。
无妄无望·2024-01-31 18:40

opencv学习 特征提取

内容来源于《opencv4应用开发入门、进阶与工程化实践》图像金字塔略拉普拉斯金字塔对输入图像进行reduce操作会生成不同分辨率的图像，对这些图像进行expand操作，然后使用reduce减去expand之后的结果，就会得到拉普拉斯金字塔图像。详情可查看https://zhuanlan.zhihu.com/p/80362140图像金字塔融合拉普拉斯金字塔通过源图像减去先缩小再放大的图像构成，保留
小猴啊0.0·2024-01-31 09:12

basic CNN

卷积神经网络通过二维卷积可以实现图像特征的自动提取，卷积输出的称为特征图；特征提取之后可以通过全连接层
chairon·2024-01-31 09:40

Opencv + MediaPipe -＞ 手势识别

一、概述OpenCV（OpenSourceComputerVisionLibrary）是一个跨平台的计算机视觉库，它提供了许多用于图像和视频处理的功能，包括图像和视频的读取、预处理、特征提取、特征匹配、
大大Cameo·2024-01-31 06:51

【脑电信号处理与特征提取】P5-彭薇薇：脑电信号的预处理及数据分析要点

彭薇薇：脑电信号的预处理及数据分析要点脑电脑电是神经活动的测量方法，在不同位置测量有不同的方法。比如大脑皮层表面测量的是ECoG，在头皮测量的是EEG。除了EEG是无损的，其他都是有损的。脑电信号采集系统下面是完整的脑电采集系统，需要注意的地方是给被试者发送刺激信号的同时，也需要给放大器发送一个marker，这个是为了标记刺激开始时间。下面是采集到的脑电数据，横轴是时间，纵轴每一行是一个电极。下面
头发没了还会再长·2024-01-31 06:00

揭开时间序列的神秘面纱：特征工程的力量

时间序列领域中特征工程的独特挑战和需求3.时间序列数据的特征工程技术2.1数据清洗和预处理2.1.1缺失值处理2.1.2异常值检测与处理2.2时间特征的提取2.2.1时间戳解析2.2.2季节性和周期性特征提取
theskylife·2024-01-31 05:40

《Numpy 简易速速上手小册》第9章：Numpy 在机器学习中的应用（2024 最新版）

文章目录9.1数据预处理9.1.1基础知识9.1.2完整案例：数据标准化9.1.3拓展案例1：缺失值处理9.1.4拓展案例2：非数值数据的转换9.2特征提取和处理9.2.1基础知识9.2.2完整案例：特征归一化
江帅帅·2024-01-31 01:12

大创项目推荐 题目：基于深度学习卷积神经网络的花卉识别 - 深度学习 机器视觉

文章目录0前言1项目背景2花卉识别的基本原理3算法实现3.1预处理3.2特征提取和选择3.3分类器设计和决策3.4卷积神经网络基本原理4算法实现4.1花卉图像数据4.2模块组成5项目执行结果6最后0前言优质竞赛项目系列
laafeer·2024-01-30 20:18

互联网加竞赛 基于深度学习的人脸性别年龄识别 - 图像识别 opencv

文章目录0前言1课题描述2实现效果3算法实现原理3.1数据集3.2深度学习识别算法3.3特征提取主干网络3.4总体实现流程4具体实现4.1预训练数据格式4.2部分实现代码5最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是毕业设计人脸性别年龄识别系统
Mr.D学长·2024-01-30 12:55

sklearn.preprocessing中的标准化StandardScaler与scale的区别

目的是使得不同度量之间的特征具有可比性，同时不改变原始数据的分布一些机器学习算法对输入数据的规模和量纲非常敏感，如果输入数据的特征之间存在数量级差异，可能会影响算法的准确性和性能标准化处理的好处是我们在进行特征提取时
对许·2024-01-30 12:54

基于机器学习的无损缺陷检测技术研究进展

目前，基于机器学习的无损缺陷检测技术研究主要集中在以下几个方面：缺陷特征提取：利用机器学习算法对无损检测数据进行处理，提取出能够反映缺陷特征的信息，如缺陷的形状、大小、位置等。这些信息可以作为
matlabgoodboy·2024-01-30 07:00

计算机视觉的基本概念和技术有哪些?

特征提取：这是从图像中提取有用信息的过程，例如SIFT、SURF、HOG等。目标检测和识别：这是识别图像中特定对象的过程，例如使用Haar级联、R-CNN、YOLO等技术。
shanshan2099·2024-01-30 05:44

【影像组学入门百问】#83----#87

它结合了传统影像组学的特征提取方法和深度学习的自动特征学习能力，以提高影像特征的表示能力和泛化性能。
有Li·2024-01-30 00:42

A Survey on Explainable Artificial Intelligence (XAI): Toward Medical XAI学习笔记

ASurveyonExplainableArtificialIntelligence(XAI):TowardMedicalXAI背景类型感知可解释性显著性信号方法语言可解释性通过数学结构的可解释性预定义模型特征提取灵敏性优化可解释性的其他角度数据驱动的可解释性不变
ponytaill·2024-01-29 23:55

计算机视觉：高级图像处理，满足您的所有需求。

  一、说明  特征提取是机器学习管道中的关键步骤，可增强模型在不同数据集上的泛化和良好表现能力。特征提取方法的选择取决于数据的特征和机器学习任务的具体要求。
无水先生·2024-01-29 18:23

Masked Face Recognition Using Deep Learning: A Review

根据深层网络架构的特点和深层特征提取策略，引入了最先进的技术，还讨论了MFR领域使用的常见基准测试数据集，强调了许多挑战和有前途的研究方向。
禄亿萋·2024-01-29 16:25

目标检测算法改进系列之添加SCConv空间和通道重构卷积

SCConv旨在通过优化特征提取过程，减少计算资源消耗并提高网络性能。该模块包括两个单元：1.空间重构单元（SRU）：SRU通过分离和重构方法来减少空间冗余。
我悟了-·2024-01-29 13:01

TensorFlow2实战-系列教程6：迁移学习实战

系列教程总目录有任何问题欢迎在下面留言本篇文章的代码运行界面均在JupyterNotebook中进行本篇文章配套的代码资源已经上传1、迁移学习用已经训练好模型的权重参数当做自己任务的模型权重初始化一般全连接层需要自己训练，可以选择是否训练已经训练好的特征提取层一般情况下根据自己的任务
机器学习杨卓越·2024-01-29 09:10

【深度学习】神经网络可视化工具，超全汇总！

神经网络可视化是指通过图形化的方式展示神经网络的结构、参数、输入、输出、中间结果等信息，可以帮助用户更好地神经网络的内部工作原理和特征提取过程，以优化神经网络模型。扩展阅读：神经网络学习到的是什么？
风度78·2024-01-29 08:49

推荐系统遇上深度学习(六十四)-通过自注意力机制来自动学习特征组合

AutomaticFeatureInteractionLearningviaSelf-AentiveNeuralNetworks》论文下载地址为：t.cn/AipG8aXz这篇文章使用Multi-Headself-Attention进行自动的特征提取
文哥的学习日记·2024-01-29 04:14

数据降维方法介绍（九）

【嵌牛正文】KPCA算法介绍KPCA算法实际上就是加核的PCA算法，它主要针对于非线性可分问题，给出了一种对该类问题进行特征提取的有效方式。与PCA特征提取算法类似，KPCA
科技小白不能再白了·2024-01-29 00:00

Pointnet++改进注意力机制系列：全网首发DoubleAttention注意力机制 |即插即用，实现有效涨点

2.本篇文章对Pointnet++特征提取模块进行改进，加入DoubleAttention注意力机制，提升性能。3.专栏持续更新，紧随最新的研究内容。
AICurator·2024-01-28 21:01

Pointnet++改进注意力机制系列：全网首发ShuffleAttention注意力机制 |即插即用，实现有效涨点

2.本篇文章对Pointnet++特征提取模块进行改进，加入ShuffleAttention注意力机制，提升性能。3.专栏持续更新，紧随最新的研究内容。
AICurator·2024-01-28 21:01

Pointnet++改进优化器系列：全网首发AdamW优化器 |即插即用，实现有效涨点

2.本篇文章对Pointnet++特征提取模块进行改进，加入AdamW优化器，提升性能。3.专栏持续更新，紧随最新的研究内容。目录1.理论介绍2.修改步骤2.1步骤一2.2步骤二2.3步
AICurator·2024-01-28 21:01
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