sift特征提取第2页

wav2vec 2.0 语音特征提取器的使用方法

简单来说wav2vec2.0就是个语音信号特征提取器，基本上任何语音任务都可以用它来提取声音特征。当然也可以自己构建一些模型结构来提取声音特征，但是这个模型提供了几百上千小时语音的预训练模型岂不

idealmu·2024-02-23 22:13

05基于卷积神经网络-支持向量机（自动寻优）CNN-SVM数据分类算法

在传统的机器学习方法中，图像特征的提取通常需要手工设计的特征提取器，如SIFT、HOG等。而CNN则可以自动从数据中学习到特征表示。这是因为CNN模型的卷积层使用了一系列的卷积核

机器不会学习CSJ·2024-02-20 21:28

人工智能学习与实训笔记（六）：神经网络之智能推荐系统

穿越光年·2024-02-20 17:30

OpenCV统计函数之minMaxLoc和meanStdDev

这些统计函数对于图像处理、特征提取和数据分析非常有用。minMaxLocminMaxLoc函数用于查找数组或图像中的最小值和最大值，并可选地返回这些值的位置。

忙什么果·2024-02-20 16:45

机器学习-特征提取-字典特征提取-文本特征提取-TF-IDF

一、特征提取概要：1、定义：将任意数据(如文本或图像)转换为可用于机器学习的数字特征。注：特征值化是为了计算机更好的去理解数据。

涓涓自然卷·2024-02-20 15:19

深度学习基础——卷积神经网络（一）

卷积操作与自定义算子开发卷积是卷积神经网络中的基本操作，对于图像的特征提取有着关键的作用，本文首先介绍卷积的基本原理与作用，然后通过编写程序实现卷积操作，并展示了均值、高斯与sobel等几种经典卷积核的卷积效果

牛哥带你学代码·2024-02-20 13:04

Video Feature extracting

视频特征提取1.基于单帧的识别方法一种最直接的方法就是将视频进行截帧，然后基于图像单帧的进行deeplearninig表达，如下图所示，视频的某一帧通过网络获得一个识别结果。

水溺三千·2024-02-20 08:00

transformer-Attention is All You Need（二）

transformer中的解码器解码器层每个解码器层根据给定的输入向目标方向进行特征提取，即完成解码过程transformer的解码器也是一个自回归模型，根据编码器的结果以及上一次预测的结果，对下一次可能出现的值进行特征表示

liaolaa·2024-02-20 04:45

OpenCV介绍和使用

它包含了大量的函数和工具，可以用于图像读取、显示、处理、特征提取、目标检测等任务。OpenCV最初是由Intel公司开发的，现在由WillowGarage提供支持。它支持多种编程语言，包括C++、P

攻城狮的梦·2024-02-19 20:43

互联网加竞赛基于设深度学习的人脸性别年龄识别系统

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，今天要分享的是基于深度学习机器视觉的人脸性别年龄识别系统该项目较为新颖

Mr.D学长·2024-02-19 19:00

R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN实现

R-CNN：传统的目标检测算法：使用穷举法（不同大小比例的滑窗）进行区域选择，时间复杂度高对提取的区域进行特征提取（HOG或者SIFT），对光照、背景等鲁棒性差使用分类器对提取的特征进行分类（SVM或Adaboost

今晚打老虎·2024-02-19 18:49

【大厂AI课学习笔记】【2.2机器学习开发任务实例】（1）搭建一个机器学习模型

主要有以上的步骤：原始数据采集特征工程数据预处理特征提取特征转换（构造）预测识别（模型训练和测试）在实际工作中，特征比模型更重要。数据和特征的选择，已经决定了模型的天花板，模型算法只是去逼近这个上限。

giszz·2024-02-19 14:43

视觉slam十四讲学习笔记（六）视觉里程计 1

目录前言一、特征点法1特征点2ORB特征FAST关键点BRIEF描述子3特征匹配二、实践：特征提取和匹配三、2D-2D:对极几何1对极约束2本质矩阵3单应矩阵四、实践：对极约束求解相机运动五、三角测量总结前言

苦瓜汤补钙·2024-02-19 13:54

理解并实现OpenCV中的图像平滑技术

模糊图像通常是噪声减少、边缘检测和特征提取等应用的第一步。在本博客中，我们将重点介绍如何使用Python中的OpenCV库应用多种模糊技术。

superdont·2024-02-19 11:07

一阶段目标检测算法：流程详解

2.特征提取

小厂程序猿·2024-02-19 11:06

通过深度学习和人脸图像进行年龄段估计matlab仿真

目录1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本3.部分核心程序4.算法理论概述4.1深度学习网络4.2人脸特征提取4.3回归模型构建5.算法完整程序工程1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本MATLAB2022a3

简简单单做算法·2024-02-19 11:29

03-堆排序（Heap Sort）

堆排序的执行流程如下对序列进行原地建堆（heapify）重复执行以下操作，直到堆的元素数量为1交换堆顶元素与尾元素堆的元素减1对0位置进行一次siftDown操作假设现在得到的数据如下将这些数据进行原地建堆后

ducktobey·2024-02-15 06:05

DFM-无监督图像匹配

该方法使用预训练的VGG结构作为特征提取器，不需要任何额外的训练来提高匹配。灵感来自心理学领域成熟的概念，如心理旋转，初始扭曲是作为初步几何变换估计的结果而执行的（an

alex1801·2024-02-15 03:25

手把手带你基于Python+Django+百度云实现车牌识别

通常一个车牌识别系统主要包括以下这四个部分：车辆图像获取车牌定位车牌字符分割车牌字符识别看一下百科中对车牌识别技术的描述：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

李威威wiwi·2024-02-14 15:20

13自然语言处理基础入门

再就是对预处理过后的文本进行特征提取。最后将提取到的特征送进分类器进行训练。什么是自然语言处理NLP（NaturalLanguageProcessing，自然语言处理）当中所谓的「自然」是为了

Jachin111·2024-02-13 21:04

ADMap：Anti-disturbance framework for reconstructing online vectorized HD map

那么从特征提取、attentionlayer设计和loss构建上可以做一些工作，也就是文中提到的MPN（multi-scaleperceptionnetwork）、IIA（Ins.InteractiveAttention

m_buddy·2024-02-13 16:26

【COMP337 LEC1】

DataPreprocessingPhase数据预处理1.Featureextraction特征提取1.Anobjectisdescribedbyacollectionofattributes一个对象可以由一组特征来描述

WINNER505·2024-02-13 08:06

（深度学习快速入门）图对比学习综述笔记-中文信息学报2023第37卷第5期

快乐江湖·2024-02-12 15:18

34从传统算法到深度学习：目标检测入门实战 --方向梯度直方图

第二步是将选择出来的区域转化为人工设计的特征，可称为特征提取。第三步是将这些特征输入分类器进行分类。

Jachin111·2024-02-12 15:37

Spark MLlib

SparkMLlib简介（一）什么是机器学习（二）基于大数据的机器学习（三）Spark机器学习库MLlib二、机器学习流水线（一）机器学习流水线概念（二）流水线工作过程（三）构建一个机器学习流水线三、特征提取和转换

Francek Chen·2024-02-12 11:15

Unet+ResNet 实战分割项目、多尺度训练、多类别分割

1.介绍传统的Unet网络，特征提取的backbone采用的是vgg模型，vgg的相关介绍和实战参考以前的博文：pytorch搭建VGG网络VGG的特征提取能力其实是不弱的，但网络较为臃肿，容易产生梯度消失或者梯度爆炸的问题

听风吹等浪起·2024-02-11 17:35

计算机视觉所需要的数学基础

-特征值和特征向量：用于图像的特征提取和降维。微积分：-导数：用于图像边缘检测，通过计算图像亮度的变化率来识别边缘。-积分：用于图像的面积和体积计算，以及光流法中的运动估计。概率论与统计学：-概率分

superdont·2024-02-11 16:29

Deep Learning for Anomaly Detection: A Review（翻译）

前言一、引言二、异常检测：问题的复杂性和挑战1.主要问题复杂性2.深度异常检测所面临的主要挑战三、用深度异常检测应对挑战1.预备工作2.深度异常检测方法的分类四.深度学习的特征提取1.预训练模型2.特定的特征提取模型五

appron·2024-02-11 14:50

【论文解读】Document-Level Relation Extraction with Adaptive Focal Loss and Knowledge Distillation

目录1Introduction1Docre任务比句子级任务更具挑战性：2现有的Docre方法：3现有的Docre方法存在三个局限性2Methodology1使用轴向注意力模块作为特征提取器：2第二，提出适应性焦距损失

Queen_sy·2024-02-11 14:19

Arxiv网络科学论文摘要15篇(2020-02-27)

在线领域的贝叶斯社会影响;比较特征提取方法和收入推断的预测用变量;谁是电影宇宙的中心？

ComplexLY·2024-02-11 14:05

Python实现文本情感分析

目录编辑前言基础概念数据预处理1.文本清洗2.分词3.词干提取和词形还原情感分类模型1.特征提取2.模型训练实际示例总结基础概

漫走云雾·2024-02-11 05:31

五、机器学习模型及其实现1

1_机器学习1）基础要求：所有的数据全部变为了特征，而不是eeg信号了python基础已经实现了特征提取、特征选择（可选）进行了数据预处理.预处理指对数据进行清洗、转换等处理，使数据更适合机器学习的工具

ITS_Oaij·2024-02-10 21:10

三、特征提取、特征预处理

三、特征提取、特征预处理1_特征提取1.1统计学特征1.2时域1.3频域1.4其他EEG特殊特征2_特征提取预处理（理论及Python实现）2.1归一化2.2标准化2.3特征二值化2.4特征编码2.5缺失值处理

ITS_Oaij·2024-02-10 21:40

神经网络（Nature Network）

输入层：接收原始数据隐藏层：进行特征提取和转换输出层：输出预测结果激活函数：非线性变换损失函数：衡量模型预测结果与真实值之间的差距2.正向传播过程基础的神经网络如下图所示，其中层1为输入层，层2为隐藏层

栉风沐雪·2024-02-10 07:14

跨模态行人重识别都需要学什么

该任务涉及图像处理、特征提取、模态转换、深度学习等多个方面。1.基础知识计算机视觉与图像处理：理解图像基础（如像素、色彩空间）、图像变换、图像增强技术。机器学习基础：

ALGORITHM LOL·2024-02-09 22:04

【Transformer-Hugging Face 05/10】使用 AutoClass 加载预训练实例

目录一、说明二、自动分词器三、自动图像处理器四、自动特征提取器五、自动处理器六、自动模型七、在TensorFlow中八、自动骨干网一、说明由于有如此多不同的Transformer架构，为您的检查点创建一个架构可能具有挑战性

无水先生·2024-02-09 20:26

【闲谈】初识深度学习

与传统的机器学习算法相比，深度学习能够自动提取数据的高级特征，无需人工设计特征提取器

爱写代码的July·2024-02-09 17:23

Verilog刷题笔记25

youwanttocreateawidegatethatoperatesonallofthebitsofonevector,like(a[0]&a[1]&a[2]&a[3]…),whichgetstediousifthevect

十六追梦记·2024-02-09 13:31

YOLOv8算法改进【NO.91】引入RCS-YOLO算法模块

具体有需求的同学可以私信我沟通：第一，创新主干特征提取网络，将整个Backbone改进为其他的网络，比如这篇文章中的整个方法，直接将Backbone替换掉，理由是这种改进如果有效果，那么改进点就很值得写

人工智能算法研究院·2024-02-09 06:35

图像搜索和分类

视觉单词通常通过特征描述子（SIFT）等结合聚类算法得到聚类质心。用视觉单词直方图来表示一个图像。图像索引根据图像特征分别建立索引，以索引的方式搜索图像。

顽皮的石头7788121·2024-02-09 03:01

特征工程：特征提取、特征预处理、特征选择

一、特征提取1.字典特征提取sklearn.feature_extraction.DictVectorizer(sparse=True,…)dict=DictVectorizer(sparse=False

xiaobai_IT_learn·2024-02-09 00:02

特征工程:特征提取和降维-下

目录一、前言二、正文Ⅰ.流形学习Ⅱ.t-SNEⅢ.多维尺度分析三、结语一、前言通过上篇对线性与非线性的数据的特征提取和降维的学习之后，我们来介绍其他方法，分别有流行学习、多维尺度分析、t-SNE。

林浩杨·2024-02-09 00:31

特征工程:特征提取和降维-上

而特征提取和降维，则是对原始数据的特征进行相应的数据变换，并且通常会选择比原始特征数量少的特征，同时达到数据降维的目的。

林浩杨·2024-02-09 00:01

Airtest使用的图像识别算法识别比较慢解决办法，改变算法的运算顺序或者指定一种算法，提高Airtest图像识别效率

图像识别算法的使用顺序fromairtest.core.settingsimportSettingsasST#调整Airtest图像识别算法的使用顺序ST.CVSTRATEGY=["mstpl","tpl","sift

大数据采集及分析·2024-02-08 13:18

2、卷积和ReLU激活函数

文章目录简介特征提取(FeatureExtraction)卷积过滤(FilterwithConvolution)Weights(权重)激活（Activations）用ReLU检测示例-应用卷积和ReLU

AI算法蒋同学·2024-02-08 06:51

使用CICFlowMeter 实现对pcap文件的特征提取【教程】

使用CICFlowMeter实现对pcap文件的特征提取【教程】针对现有的关于CICFlowMeter的使用教程不够全面，一些细节没有展示，我将结合网络上的相关资料和实际的经历，提供一些经验和建议。

大鹅同志·2024-02-08 04:20

数字图像处理（实践篇）四十三 OpenCV-Python 使用SURF算法检测图像上的特征点的实践

目录一SURF算法概述1积分图2SURF算法3SIFT与SURF二涉及的函数三实践一SURF算法概述

Jackilina_Stone·2024-02-07 23:31

质数筛—欧拉筛，一步一步的剖析

本篇我们来一点点剖析欧拉筛算法首先贴上完整代码（以封装成函数的形式呈现），n为要求质数的范围#defineN10000000longlongzs[N]={0},size=0;charnotzs[N]={1,1};voidEuler_sift

LINGLCY·2024-02-07 20:44

CVPR 2023: SFD2 Semantic-Guided Feature Detection and Description

我们使用以下6个分类标准对本文的研究选题进行分析：1.特征提取方法:手工特征:这些是手动设计的特征，例如SIFT、SURF、ORB等，它们依靠手工制作的描述符来表示图像块。

结构化文摘·2024-02-07 12:20

故障诊断 | 一文解决，TCN时间卷积神经网络模型的故障诊断（Matlab）

它通过卷积操作在时间维度上对序列数据进行特征提取，并且可以处理可变长度的输入序列。要使用TCN进行分类预测，您可以按照以下步骤进行：数据准备：准备您的训练和测试数据集。

机器学习之心·2024-02-07 11:27

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