kmeans特征提取第23页

【光谱-空间交互网络:Pansharpening】

得益于深度学习强大的特征提取能力，基于DL的方法在全色锐化方面取得了最先进的性能。然而，大多数基于DL的方法

小郭同学要努力·2023-09-26 09:31

R语言文本挖掘：kmeans聚类分析上海玛雅水公园景区五一假期评论词云可视化|附代码数据

全文链接：http://tecdat.cn/?p=32307原文出处：拓端数据部落公众号互联网时代，大量的新闻信息、网络交互、舆情信息以文本形式存储在数据库中，如何利用数据分析和文本挖掘的算法，将海量文本的价值挖掘出来，成为我们团队近期的一个研究方向，本案例就是我们的一个尝试。文本聚类其实也就是聚类分析在文本方向上的应用,首先我们要把一个个文档的自然语言转换成数学信息，这样形成高维空间点之后再去计

·2023-09-26 00:47

微信跳一跳实现资料大全

网上有很多种微信跳一跳辅助的实现，经过简单的研究发现，大致实现过程如下：观察分析——找出需要识别的目标：棋子、底盘；排除干扰：需要识别的目标位于屏幕中下方以及棋子永远在下一个底盘的下方等特征提取——提取棋子和底盘的特征建立模型

知用改创·2023-09-25 22:33

深度语言模型-AlBert

Factorizedembeddingparameterization词的embeding长度E，没必要跟特征提取器transformer的隐层向量H长度相等。考虑到词的编码是静态，就本身代表的

南朝容止·2023-09-25 19:42

豆瓣评分预测

文本预处理1.去掉无用的字符2.去掉停用词3.去掉低频词文本特征提取1.把文本分为训练集和测试集2.把文本转换为向量的形式：tf-idf向量、word2vec（CBoW,SkipGram）、bert模型搭建与模型训练

漱衣仁止·2023-09-25 18:45

KMeans算法全面解析与应用案例

目录一、聚类与KMeans介绍聚类的基础概念KMeans算法的重要性二、KMeans算法原理数据集和特征空间距离度量算法步骤三、KMeans案例实战案例背景：客户细分数据集说明Python实现代码输出与解释四

TechLead KrisChang·2023-09-25 17:16

【目标跟踪算法】Strong SORT多目标跟踪模型论文解析+代码详解

1.1表观特征分支的优化算法对于StrongSORT算法的表观特征分支部分，主要是进行了2方面的优化，一是优化了特征提取器的能力，二是利用了EMA（Exponentialmovingaverage）特征更新策略从而取代

frootguo·2023-09-25 14:24

Python手写人脸识别

在Python中，可以使用多种方法来实现人脸识别，包括基于特征提取的方法、基于深度学习的方法等。

代码调试大神·2023-09-24 21:11

matlab调用kmeans_使用 K 均值聚类实现基于颜色的分割

步骤1：读取图像在hestain.png中读取，这是一个带有苏木精和曙红染色组织(H&E)的图像。这种染色方法有助于病理学家区分不同组织类型。he=imread('hestain.png');imshow(he),title('H&Eimage');text(size(he,2),size(he,1)+15,...'ImagecourtesyofAlanPartin,JohnsHopkinsUni

风月不相干·2023-09-24 13:57

opencv kmeans使用图像色彩量化为例

kmeans聚类实现灰度图像色彩量化（使用更少灰度值表示原灰度图像）#coding:utf-8importcv2importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#读取原始图像灰度颜色

我坚信阳光灿烂·2023-09-24 07:14

指纹图像方向图matlab,基于Matlab实现的指纹图像细节特征提取

【实例简介】很实用的程序，详细介绍了如何实用软件识别指纹。几乎完全不懂得人也可用DO+p1+p2+p3+p5+p6+4][5Qif(n==7|n==56(t)Mahbdpbt(y(j,x(i),’bo);6化正像细化处理图信c)特证液果fori=1:t-15d=sqrt((x(i)-x(D)2+(y(i)-y(j)2);FVC2000100ifd<%100typeI(1)=Qbreakb1(i=o

燕枝·2023-09-24 06:36

保研CS/软件工程/通信问题汇总

特征学习：在传统机器学习中，特征提取是一个重要且需要专业知识的步骤。而在深度学习中，模型可以从数据中学习到更抽象、高级的特征表示，无需太多人工干预。数据需求：深

Jin、yz·2023-09-23 12:13

【迁移学习】

【迁移学习】1迁移学习的思路2迁移学习的步骤3具体步骤1迁移学习的思路迁移学习的思路是利用预训练模型的卷积部分（卷积基）提取数据集的图片特征，然后重新练最后的全连接部分（分类器），迁移学习的特征提取部分

知识推荐号·2023-09-23 05:48

【模型微调】

卷积层毕竟是通用的参数并不针对当前问题，所以解冻后继续训练，针对当前问题的特征提取将更加准确。注意：微调设置较小的学习率，防止梯度变化过大，影响收敛分类器训练好

知识推荐号·2023-09-23 05:15

现代卷积网络实战系列3：PyTorch从零构建AlexNet训练MNIST数据集

1、AlexNetAlexNet提出了一下5点改进：使用了Dropout，防止过拟合使用Relu作为激活函数，极大提高了特征提取效果使用MaxPooling池化进行特征降维，极大提高了特征提取效果首次使用

机器学习杨卓越·2023-09-22 21:17

【论文笔记】NeRF-RPN: A general framework for object detection in NeRFs

3.方法如图所示，本文的方法有两个组成部分，特征提取器（从NeRF采样的辐射和密度网格）和RPN头（生成物体提案）。3.1从NeRF输入采样第一步是

byzy·2023-09-22 16:42

VGG图像分类卷积神经网络

卷积神经网络左边为原图，右边为特征提取后得到的featuremap通过不同算法得到的featuremap池化：（图像中相邻元素有近似的值，因此通常卷积层相邻的输出像素也是相似的值，这意味着卷积层包含的大多信息都是冗余的

然后，·2023-09-22 15:03

点云从入门到精通技术详解100篇-定子装配过程中基于深度学习的易变形材料的点云分割（下）

目录4.3.2校正网络4.3.3浅层特征提取网络4.3.4空间边界Transformer深层特征提取网络4.3.5损失函数

格图素书·2023-09-22 11:43

DNS不能解析外网与正确设置DNS的技术分享

二是基于comet的解决办法(虽然就是特征提取http）：app端进行comet服务项目获取讯息，即app端组建做次http恳求，后来服务端查检有木有待发收的新消息，假若有立马加载给app端，假若无，则把当下

32f0af3fa70c·2023-09-21 23:34

K-Means

111Reference:[1]基于密度的聚类DBSCAN解释与实例计算_哔哩哔哩_bilibili[2]python:各省市消费水平聚类分析-KMeans和DBSCAN的实现-知乎

Tancenter·2023-09-21 19:35

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

iuerfee·2023-09-21 19:06

目标检测算法改进系列之Neck添加渐近特征金字塔网络（AFPN模块）

多尺度特征提取的常用策略是采用经典的自顶向下和自底向上的特征金字塔网络。然而，这些方法存在特征信息丢失或退化的问题，影响了非相邻水平的融合效果。

我悟了-·2023-09-21 14:38

Fast R-CNN

2.在R-CNN网络结构模型中，由于卷积神经网络的全连接层对于输入的图像尺寸有限制，所以所有候选区域的图像都必须经过变形转换后才能交由卷积神经网络进行特征提取

奋斗_蜗牛·2023-09-21 11:23

声纹识别与声源定位（一）

在音频信号处理的过程中，运用deeplearning进行音频数据的特征提取和训练，将大幅度提高音频信号识别的准确性。

shadowismine·2023-09-20 23:16

Python手写最大熵模型

Python手写最大熵模型1.算法思维导图数据预处理特征提取计算特征函数定义约束条件构建最大熵模型模型训练模型预测2.最大熵模型的手写必要性和市场调查最大熵模型是一种用于分类和回归的统计模型，具有广泛的应用领域

全栈项目讲解·2023-09-20 23:37

无监督学习---聚类

聚类中最经典且易用的聚类模型当属Kmeans聚类。一、Kmeans聚类 kmeans算法原理：最小化所有样本到所属类别中心的（欧氏）距离平方和（误差平方和SSE），采用迭代的方式实现收敛。

DB_UP·2023-09-20 14:51

R常用包

1.数据处理dplyrlubridatesqldfstringr2.数据可视化包ggplot2lattice3.时间序列forecast4.聚类clusterkmeans5.分类rpartrandomForest

DB_UP·2023-09-20 14:51

空洞卷积学习

3、使用膨胀卷积的原因：在语义分割的任务中，图像一般需要先通过一个分类网络进行特征提取（对图像进行下采样，会丢失很多细节信息，

。七十二。·2023-09-20 14:10

基于改进人工蜂群算法的 K 均值聚类算法（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码、数据、文章讲解1概述基于以上三点改进提出了IABC-Kmeans算法。

长安程序猿·2023-09-20 10:30

【论文阅读 07】Anomaly region detection and localization in metal surface inspection

比较老的一篇论文，金属表面检测中的异常区域检测与定位总结：提出了一个找模板图的方法，使用SIFT做特征提取，姿态估计看差异有哪些，Hough聚类做描述符筛选，仿射变换可视化匹配图之间的关系，提出一个搜索方法

不菜不菜·2023-09-20 09:48

基于开源模型搭建实时人脸识别系统（七）：人脸比对

文章目录向量距离欧式距离余弦距离人脸识别中的距离大规模向量检索与近似检索近似检索本项目的选择结语人脸识别系统项目源码续基于开源模型搭建实时人脸识别系统（六）：人脸识别（人脸特征提取）_CodingInCV

CodingInCV·2023-09-20 09:05

PYTHON用户流失数据挖掘：建立逻辑回归、XGBOOST、随机森林、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯和KMEANS聚类用户画像...

原文链接：http://tecdat.cn/?p=24346在今天产品高度同质化的品牌营销阶段，企业与企业之间的竞争集中地体现在对客户的争夺上（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。“用户就是上帝”促使众多的企业不惜代价去争夺尽可能多的客户。但是企业在不惜代价发展新用户的过程中，往往会忽视或无暇顾及已有客户的流失情况，结果就导致出现这样一种窘况：一边是新客户在源源不断地增加，而另一方面是辛辛苦苦

拓端研究室TRL·2023-09-20 08:59

机器学习：特征工程基本流程

特征工程包括特征构建、特征提取、特征选择三个部分。特征构建是指从原始数据中人工的找出一些具有物理意义的特征，属性分割和结合是特征构建时常使用的方法。

向着光噜噜·2023-09-20 06:24

pyspark MLlib基本使用

使用方法MLlib中包含能够在集群上运行良好的并行算法，如kmeans、分布式RF、交替最小二乘等，这能够让MLib中的每个算法都能够适用于大规模数据集也可以将同一算法的不同参数列表通过parallelize

littletomatodonkey·2023-09-20 05:22

RADIOLOGY:深度学习风险评分与标准钼靶密度评分预测乳腺癌风险的比较

本文同步发布于“脑之说”微信公众号，欢迎搜索关注~~》导读:影像组学的概念最早在2012年由荷兰学者提出，其强调的深层次含义是指高通量地从影像（CT、MRI、PET等）中提取大量影像信息，实现病灶分割、特征提取与模型建立

悦影科技·2023-09-20 03:05

matlab检索相似图像

常用的特征提取方法包括颜色直方图、局部二值模式（L

南抖北快东卫·2023-09-20 01:06

【第40篇】TransFG：用于细粒度识别的 Transformer 架构

TransFG：用于细粒度识别的Transformer架构摘要介绍相关工作细粒度视觉分类Transformer方法视觉转换器作为特征提取器TransFG架构实验实验设置消融研究定性分析结论摘要论文地址：

静静AI学堂·2023-09-19 23:15

opencv--图像特征提取与描述

opencv--图像特征提取与描述1.图像的特征2.Harris和Shi-Tomas算法2.1Harris角点检测2.1.1原理2.1.2实现2.2Shi-Tomasi角点检测2.2.1原理2.2.2实现

为算法工程师·2023-09-19 21:01

MATLAB官方机器学习入门教程

MATLAB官方入门教程项目描述分类工作流程导入数据1.导入数据2.查看变量处理数据1.矫正单位2.时间归一化特征提取1.分析提取特征2.查看特征建立模型1.创建模型2.做出预测算法选项评估模型1.预测值与真值进行比较

aoaoGofei·2023-09-19 09:29

计算机视觉与深度学习-经典网络解析-GoogLeNet-[北邮鲁鹏]

古董a·2023-09-19 01:26

基于CNN-LSTM的时序预测MATLAB实战

具体表达式为：卷积层的功能是对输入数据进行特征提取。其内部包含多个卷积核，也称为感受野。将输入图像和卷积核做卷积运算，可以增强原始信号

数学建模加油站·2023-09-18 23:08

竞赛选题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

laafeer·2023-09-18 22:53

P-MVSNet ICCV-2019 学习笔记总结译文深度学习三维重建

文章目录5P-MVSNetICCV-20195.0主要特点5.1文章概述5.2研究方法5.2.1特征提取5.2.2学习局域匹配置信5.2.3深度图预测5.2.4Loss方程MVSNet系列最新顶刊对比总结

R-G-B·2023-09-18 22:50

生物信息学---蛋白质组学中氨基酸信息编码方式

特征编码：1.基于序列的特征：资料来源：蛋白质序列特征提取方法之——CKSAAP1.1CKSAPP（k空间氨基酸对的组成）：在CKSAAP(Compositonofk-spacedAminoAcidPairs

灰太狼家的小鸭子·2023-09-18 12:01

05模型建立与评价

(KMeans,DL)2.模型搭建2.1切割训练集和测试集方法有：留出法，交叉验证法，自

糖雪球_ae18·2023-09-18 02:44

SPPNet：Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition

第二：由于把一个featuremap从不同的角度进行特征提取，再聚合的特点，显示了算法的robust的特性。第三：同时也在objectrecongtion增加了精度。

hustlx·2023-09-17 19:11

改进YOLOv5小目标检测：构建多尺度骨干和特征增强模块，提升小目标检测

一休哥※·2023-09-17 16:57

安卓恶意应用识别（三）（批量反编译与属性值提取）

前言上篇说到对安卓APK反编译，本篇实现批量反编译和批量特征提取及计算，主要就是通过python代码与cmd进行批量化交互，我在写文章之前，尝试批量下载了安卓apk（大约10来个），发现现在这个应用软件不是一般的大啊

寒暄的大企鹅·2023-09-17 14:09

目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于YOLOv3多模块融合的遥感目标检测（下）

目录基于Transformer的轻量级网络模型的设计与实现4.1引言4.2轻量级特征提取网络

林聪木·2023-09-17 08:46

unet模型及代码解析

它是在FCN的基础上构建，它的U型结构解决了FCN无法上下文的信息和位置信息的弊端Unet网络结构主干结构解析左边为特征提取网络（编码器），右边为特征融合网络（解码器）高分辨率—编码—低分辨率—解码—高分辨率特征提取网络高分辨率

静待缘起·2023-09-17 07:00

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