一、引言图像特征不论是对传统的图像处理，还是机器学习，都具有不可替代的地位和作用。图像特征其实就是可以用来刻画图像的像素集，这些像素和周围像素的变化幅度比较大。例如当你 走在路上遇到了一个熟人，你是如何判断对方是你的熟人呢？其实在很多情况下你是看脸的，对，就是看脸，看脸的轮廓、鼻子、眼睛等，而这些信息就是图像的特征，也称为图像的边缘特征。这些所谓的变化幅度比较大的像素，其实也就是变化率的绝对值比较
转载
2024-10-03 11:47:51
38阅读
LeNet1、LeNet（LeNet-5）简介1.1 网络结构1.2网络实现2.模型训练2.1MNIST数据集2.2数据迭代器2.3训练器2.3.1初始化权重2.3.2统计网络预测正确数字的个数2.3.3训练器3.训练模型4.总结 1989年，Yann LeCun提出了LeNet模型，1994年，发布了LeNet-5模型。后来LeNet网络模型被广泛应用于银行的ATM取款机中，识别支票的数字。1
转载
2023-09-23 13:46:16
157阅读
目录半监督学习：探索如何结合分类器和回归器进行特征提取1.1. 背景介绍1.2. 文章目的1.3. 目标受众2.1. 基本概念解释2.2. 技术原理介绍:算法原理，操作步骤，数学公式等3.1. 准备工作：环境配置与依赖安装3.2. 核心模块实现3.3. 集成与测试4.1. 应用场景介绍4.2. 应用实例分析4.3. 核心代码实现5.1. 性能优化5.2. 可扩展性改进5.3. 安全性加固6.1.
原创
2023-07-01 06:16:58
286阅读
特征提取和分类是典型计算机视觉系统的两个关键阶段。视觉系统的准确性、稳健性和效率很大程度上取决于图像特征和分类器的质量。特征提取方法可以分为两个不同的类别，即基于手工的方法和基于特征学习的方法。分类器可以分为两组，即浅层模型和深层模型。 特征是任何独特的方面或特性，用于解决与特定应用相关的计算任务。n个特征的组合可以表示为n维向量，称为特征向量。特征向量的质量取决于其区分不同类别的图像样本的
转载
2024-07-16 09:43:17
43阅读
简书首页简介HOG 特征, histogram of oriented gradient, 梯度方向直方图特征, 作为提取基于梯度的特征, HOG 采用了统计的方式(直方图)进行提取. 其基本思路是将图像局部的梯度统计特征拼接起来作为总特征. 局部特征在这里指的是将图像划分为多个Block, 每个Block内的特征进行联合以形成最终的特征. 具体来说:将图像分块: 以Block 为单位, 每个Bl
转载
2024-02-03 11:33:40
105阅读
Python机器学习中sklearn模块中的特征提取，解决分类变量，文字或者是图像，对其进行转化。机器学习中遇到的很多问题可能是分类变量、文字甚至图像，所以需要对这些对象进行转化，将其序列化，即特征提取。sklearn中特征提取主要是应用feature_extraction子模块，而该子模块主要分为from text 和from images 两种形式：(1)文本特征提取1.1 CountVect
转载
2023-09-11 15:19:06
125阅读
文章目录前言一、CountVectorizer使用举例1.sklearn官网API2.CountVectorizer()提取英文文本举例代码如下(默认参数)：设置一下停用词stop_words(以list的方式把想停用的词给放进去)2.CountVectorizer()提取中文文本不合适总结 前言文本特征提取CountVectorizer属于机器学习特征工程中特征提取的一个tip，如果我们对一篇
转载
2024-04-21 19:09:31
46阅读
网络结构在线可视化工具各深度学习框架可视化工具：（适用绝大多数框架）工具地址：https://github.com/lutzroeder/Netroncaffe可视化：工具1：http://ethereon.github.io/netscope/#/editor 工具2：https://dgschwend.github.io/netscope/#/
转载
2024-08-23 17:41:53
64阅读
前言首先我将简单阐述一下HOG和SVM的原理，当然重点主要是HOG对于SVM已经有很多的资料讲述的很清楚我觉得此处没有必要再详细讲解。HOG特征提取原理SVM简单原理概述基于Python的HOG+SVM的行人识别一、HOG特征提取原理 首先先讲一下HOG是什么和HOG特征提取的步骤吧。 首先HOG就是梯度方向直方图 (Histogram of Oriented Gradient, HOG) ，HO
转载
2023-12-01 09:11:34
137阅读
各位同学好，今天和大家介绍一下python机器学习中的特征工程。在将数据放入模型之前，需要对数据的一些特征进行特征抽取，方法有：
(1) 字典特征抽取 DictVectorizer()，(2) 文本特征抽取(英文单词、中文字词) CountVectorizer()，(3) tf-idf 文本抽取 TfidfVectorizer()
转载
2023-06-16 08:17:42
443阅读
什么是特征提取呢？1 特征提取1.1 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特征提取分类:
字典特征提取(特征离散化)文本特征提取图像特征提取（深度学习将介绍） 1.2 特征提取APIsklearn.feature_extraction2 字典特征提取作用：对字典数据进行特征值化sklearn.feature_extra
转载
2024-07-20 19:55:36
46阅读
原理介绍K-L变换是模式识别中常用的一种特征提取方法，出发点是从一组特征中计算出一组按重要性从大到小排列的新特征，它们是原有特征的线性组合，并且相互之间是不相关的。K-L变化能考虑到不同的分类信息，实现监督的特征提取，本文首先讨论从数据的协方差矩阵作为产生矩阵的K-L变换，接下来讨论从类平均向量中提取判别信息的K-L变换。K-L变换原理K-L变换的流程基本如下，第一步，首先从维原始数据中建立一个包
自动化特征提取器：图像特征提取和深度学习视觉和声音是人类固有的感觉输入。我们的大脑是可以迅速进化我们的能力来处理视觉和听觉信号的，一些系统甚至在出生前就对刺激做出反应。另一方面，语言技能是学习得来的。他们需要几个月或几年的时间来掌握。许多人天生就具有视力和听力的天赋，但是我们所有人都必须有意训练我们的大脑去理解和使用语言。有趣的是，机器学习的情况是相反的。我们已经在文本分析应用方面取得了比图像或音
转载
2024-05-20 23:07:18
172阅读
特征提取 特征的种类在图像领域主要分为点，线，面。线特征和面特征对图像信息利用得更多，因而其分辨性更高。但遗憾的是，由于线特征和面特征提取的条件比较苛刻，因此在实际应用中并不广泛。（尽管在SLAM中也有点线结合的实例，在图像纹理较弱的情况下，线特征可以发挥更大的用处。但是却是在增加计算量的同时，提高的性能较为有限。）随着深度学习在图像方面的不断提升，基于全图学习得到的特征向量性能不断提高
转载
2024-10-29 08:24:32
12阅读
LLaMa作为特征提取器
在当今的深度学习研讨中，LLaMa（Large Language Model Meta AI）模型逐渐成为了一个重要的工具。开发者和研究者将LLaMa应用于特征提取，旨在通过其丰富的语义和上下文理解能力提升各种任务的性能。本文将深入探讨如何利用LLaMa作为特征提取器的过程，以及如何选择合适的技术背景。
## 背景定位
随着自然语言处理的发展，特征提取在机器学习中变
