文章目录大数据深度学习ResNet深度残差网络详解：网络结构解读与PyTorch实现教程一、深度残差网络（Deep Residual Networks）简介深度学习与网络深度的挑战残差学习的提出为什么ResNet有效？二、深度学习与梯度消失问题梯度消失问题定义为什么会出现梯度消失？激活函数初始化方法网络深度如何解决梯度消失问题三、残差块（Residual Blocks）基础残差块的核心思想结构组
1. 模型简介C3D模型广泛用于3D视觉任务。C3D网络的构造类似于常见的2D卷积网，主要区别在于C3D使用像卷积3D这样的3D操作，而2D卷积网则是通常的2D架构。要了解有关C3D网络的更多信息，您可以阅读原始论文学习3D卷积网络的时空特征。3D卷积图示：深度学习在图像领域的成功应用产生了多个优秀预训练特征提取模型。提取的特征基本都是网络后面FC层的激活值，并且在迁移学习任务上表现良好。但是，基
继续我们前面所说的知识点进行下一个知识点的分析，这一次我们来说明一下数据验证。其实这是个很容易理解并掌握的地方，但是这会浪费大家狠多的时间，所以我来总结整理一下，节约一下大家宝贵的时间。在MVC 3中 数据验证，已经应用的非常普遍，我们在web form时代需要在View端通过js来验证每个需要验证的控件值，并且这种验证的可用性很低。但是来到了MVC 新时代，我们可以通过MVC提供的数据验证Att
转载
2024-10-22 20:24:21
28阅读
3D打印软件——Repetier-Host 简单的使用总结一、3D打印机三维打印机——百度百科三维立体打印机，也称三维打印机（3D Printer，简称3DP）是快速成型（Rapid Prototyping,RP）的一种工艺，采用层层堆积的方式分层制作出三维模型，其运行过程类似于传统打印机，只不过传统打印机是把墨水打印到纸质上形成二维的平面图纸，而三维打印机是把液态光敏树脂材料、熔融的塑料丝、石膏
简介进行上图所示的3D格子地板的渲染，需要进行Canvas的像素级别操作，从视点连接屏幕（屏幕就是canvas）中的所有像素点，形成大量的射线，倘若射线与地板相交，把交点以及交点的颜色反馈给屏幕(canvas)。如下图所示: 像素操作在进行3D渲染之前，必须了解Canvas的像素操作相关概念。在给定了width和height的canvas上，在坐标(x ,y)上的像素的index构成如下。va
Allegro cadence 17.4 如何查找、导入自己想要的3D模型 3D模型图除了看电路板焊上元件后的效果外，还可以用来检查丝印的字是否会被器件挡住，比如这个，当我发现这个时，板子已经在打印了。。。 有些器件边沿会凸出来一点，但第一次用某个器件时，可能没有这样的意识。 那么Allegro绘制PCB时，怎么去坐这样的3D效果图呢？当然了，我们可以自己用proE或者CAD去绘制，不过，我个人
转载
2024-07-16 17:31:44
37阅读
影像组学学习笔记题外话这仍然是一篇学习笔记。近期在不同的学术会议上，有幸聆听学习了几位影像组学的大咖做报告，受益匪浅。以大咖们的报告为指导，自己也学习查找了一些文献，加入了一点点自己的理解和想法，整理成一篇笔记，与大家分享。名词解释：影像组学（Radiomics)“影像组学”，一共4个字，每个字都是常见字啊。但4个字放一起啥意思？好吧，我们把它们拆成“影像”和“组学”两个词来说。这里的“影像”通常
一个导出3dmax场景模型数据的简单案列。这里用二进制文件的方式进行数据储存。导出模型最基本的顶点相关数据。(3dmax版本以9.0为例)首先得设计一个简单的模型文件结构储存顶点与面索引 Data:0x5FD size:4 ===== 这是一个整数标识，代表一个顶点数据区开头，可以随便取，数据必须占
转载
2024-05-18 15:31:51
80阅读
本项目将整合之前Unity程序基础小框架专栏在Unity 3D模型展示项目基础上进行整合，并记录了集成过程中对原脚本的调整过程。增加了Asset Bundle＋ILRuntime热更新技术流程。效果展示 1.通过框架中的BasePanel.cs脚本进行UI事件的注册。BasePanel.cs的脚本将寻找UI控件并完成事件的注册，使得注册事件变得异常简单。/// <summary>
转载
2024-03-25 09:30:55
191阅读
特征选择(亦即降维)是数据预处理中非常重要的一个步骤。对于分类来说，特征选择可以从众多的特征中选择对分类最重要的那些特征，去除原数据中的噪音。主成分分析(PCA)与线性判别式分析(LDA)是两种最常用的特征选择算法。关于PCA的介绍，可以见我的另一篇博文。这里主要介绍线性判别式分析(LDA)，主要基于Fisher Discriminant Analysis with Kernals[
转载
2024-01-13 22:43:19
363阅读
文章目录1 定义2. 字典特征提取API3. 字典特征提取案例：1.实现效果：2.实现代
原创
2023-01-09 17:08:53
433阅读
概述上一篇文章我们一起学习了GCN网络，它的作用是提取特征点和描述子，用于匹配得到位姿。本次我们一起学习它的改进版GCNv2，改进版在速度上大幅度提升，精度上和原网络性能相当。并且改进版所提取的特征点具有和ORB一样的格式，因此作者把它在ORB-SLAM中替换掉了ORB特征，也就是GCN-SLAM。论文链接：https://arxiv.org/abs/1902.11046v1代码链接
转载
2024-02-28 20:50:12
284阅读
重磅干货，第一时间送达选自丨计算机视觉life计算机视觉需要图像预处理，比如特征提取，包括特征点，边缘和轮廓之类。以前做跟踪和3-D重建，首先就得提取特征。特征点以前成功的就是SIFT/SURF/FAST之类，现在完全可以通过CNN模型形成的特征图来定义。特征提取• Discriminative learning of deep convolutional feature point descri
转载
2023-09-17 11:01:10
280阅读
RandLA-Net实现了两个核心指标：一个是利用Random_sampling进行提速，二是设计特征提取模块解决Random_sampling带来的信息丢失问题。下图为特征提取模块示意图：由三个模块组成，分别为LocSE，Attentive Pooling，Dilated Residual BlockLocal Spatial Encoding（局部空间编码）给定点云P以及每个点的特征（例如原始
转载
2024-03-04 09:48:21
195阅读
MobileFaceNets: Efficient CNNs for Accurate Real- Time Face Verification on Mobile Devices 该论文简要分析了一下普通的mobile网络用于人脸检测的缺点。这些缺点能够很好地被他们特别设计的MobileFaceNets克服，该网络是一种为了能够在手机和嵌入式设备中实现高准确度的实时人脸检测而进行剪切
转载
2024-07-19 14:33:46
209阅读
（1）词袋（Bag of Words）表征 文本分析是机器学习算法的主要应用领域。但是，文本分析的原始数据无法直接丢给算法，这些原始数据是一组符号，因为大多数算法期望的输入是固定长度的数值特征向量而不是不同长度的文本文件。为了解决这个问题，scikit-learn提供了一些实用工具可以用最常见的方式从文本内容中抽取数值特征，比如说：标记（tokenizing）文本以及为每一个可能的标记（toke
转载
2024-01-15 02:07:13
75阅读
决策树算法之特征工程-特征提取什么是特征提取呢？ 【把数据转化为机器更加容易识别的数据】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
转载
2024-04-01 20:14:20
176阅读
经验模态分解（Empirical Mode Decomposition, EMD） 优点：能够对非线性、非平稳过程的数据进行线性化和平稳化处理，且经分解后的函数彼此正交，理论上互不相关，从而尽可能多的保留原始数据基本特征。计算步骤：通过计算原序列 Y(t) 的上下包络线的“瞬时平衡位置”，提取内在模函数（IMF）。原序列减去该内在模函数后得到的序列作为新的原序列重复计算，如此依次提取出N
转载
2023-10-05 21:29:01
52阅读
类别可分离性判据特征提取与选择的共同任务是找到一组对分类最有效的特征，有时需要一定的定量准则（或称判据）来衡量特征对分类系统（分类器）分类的有效性。换言之，在从高维的测量空间到低维的特征空间的映射变换中，存在多种可能性，到底哪一种映射变换对分类最有效，需要一个比较标准。此外，选出低维特征后，其组合的可能性也不是唯一的，故还需要一个比较准则来评定哪一种组合最有利于分类。 1．可分离性判据满足的条件 从理论上讲，可以用分类系统的错误概率作为判据，选取分类系统错误（概）率最小的一组特征作为最佳特征。但在实践中；由于类条件分布密度经常是未知的，且即使已知其分布但难于用计算机实现。因此，要研究实用的判据
转载
2012-03-11 22:30:00
705阅读
2评论
目 录前 言基于颜色的特征提取（1）颜色空间（2）直方图以及特征提取基于纹理的特征提取（1）灰度共生矩阵（2）tamura纹理基于深度神经网络的图像处理 前 言 图像特征提取属于图像分析的范畴， 是数字图像处理的高级阶段。本文将从理论上介绍对图片进行特征提取的几大角度，这将为后续对图片的向量化表示提供理论支撑~ 特征是某一类对象区别于其他类对象的相应
转载
2024-01-18 21:50:42
101阅读
