Pattern Classification如何从模式样本中提取和提取最能解决问题的 模式特征模式采集中所得到的样本测量值往往是很多的，比如说点云无论是理论上还是实践中数据压缩都是很重要的 原始特征——数据采集得到的诸测量值维数压缩R->d 保持本质属性不变通过特征变换：相似变换、旋转变换、正交变换。。。通过特征选择：从特征集中选取出最有利于分类的特征子集 特
从信息提取的角度思考，图片为什么要输入——>网络模型（卷积神经网络（ResNet系列）对比 ViT (Vision Transformer））1. 卷积核的工作原理：特征提取：卷积核通过在输入图像（或特征图）上滑动来提取特征。每个卷积核负责从输入数据中提取一种特定类型的特征，例如边缘、颜色变化、纹理等。权重和偏置：每个卷积核都有一组权重和一个偏置项，这些参数在训练过程中通过反向传播算法进行学
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2024-06-27 08:14:03
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文章目录前言1、网络结构2、代码解读resnet50总结 前言整理下特征提取网络resnet的网络结构 1、网络结构 有5个输出层C1,C2,C3,C4,C5，其中常用的是C2,C3,C4,C5层。没有单独的层进行下采样，直接在残差的时候进行下采样。2、代码解读resnet50整个resnet50的forward代码如下（示例）：def forward(self, x):
"""
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2024-03-23 09:14:43
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文章目录解决问题创新点算法原理HRNetV1HRNet V2应用于分割应用于检测-HRNet V2p实验结果HRNetV1HRNet V2总结 论文： 《Deep High-Resolution Representation Learning for Human Pose Estimation》 github地址： https://github.com/HRNet/deep-high-res
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2024-06-05 07:13:16
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Tensorflow2.0—SSD网络原理及代码解析（三）- 特征提取网络model = SSD300(input_shape, NUM_CLASSES, anchors_size)这行代码进行SSD特征提取网络的构建。一起来看看内部代码是如何实现的~ 首先，先进行VGG16网络的搭建。 上述就是VGG16网络，用一个dict按照name进行保存。然后return回SSD特征提取网络代码中。接下来
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2024-05-14 22:56:43
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【SCRDet++论文解读】 模型部分一、实例去噪二、候选区域生成网络三、回归分类 SCR Det++ 的模型结构是基于 Faster R-CNN 设计的，包括4部分，如下图所示：用于进行特征提取的基础网络（basic embodiment for feature extraction）。以ResNet为基础，添加了特征金字塔（FPN） 以进行多尺度特征融合。用于消除实例噪声的实例级去噪网络（i
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2024-07-24 18:50:36
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一直以来，经常在各种复杂的结构中使用或者听说过Resnet的名字，但是一直也没有学习过这篇文章，现在趁着有时间，学习一下Resnet——何凯明等人于2015年年底发表的《Deep Residual Learning for Image Recognition》。一、Resnet的背景深度神经网络（DCNN）结构是很难训练的，这里我们提出一种叫做“residual learning”的框架，使得神经
全文目录前言摘要1 介绍1.1 背景1.2 贡献2 相关工作2.1 残差表达（Residual Representations）2.2 短路连接（Shortcut Connections）3 方法3.1 残差学习（Residual Learning）3.2 短路连接进行恒等映射（Identity Mapping by Shortcuts）3.3 网络架构（Network Architectures
1.算法简介LBP算子是由Ojala等人于1996年提出的，主要的论文是"Multiresolution gray-scale and rotation invariant texture classification with local binary patterns", pami, vol 24, no.7, July 2002。LBP就是"local binary pattern"的缩写。
ReID(二)：baseline构建：基于PyTorch的全局特征提取网络（Finetune ResNet50+tricks） 本次带来的是计算机视觉中比较热门的重点的一块，行人重识别（也叫Person ReID),车辆重识别和行人重识别类似，有很多的共同之处，所以以下统称该任务为ReID。 Github :https://github.com/
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2024-07-31 18:37:31
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一、为什么CNN、卷积能够提取特征？首先这个问题就不能说是一个恰当的问题，就图像处理角度来看，特征是数字图像映射到计算机处理的矩阵，而每个矩阵的数值就是一个特征点，由一幅图像组成的整个特征矩阵就是一个特征图，每输入网络的点（0~255数值）针对神经网络而言都是一个特征，不同维度的特征就是不同维度的特征向量。故卷积、CNN并不是完全说是提取特征，而是对特征的一种处理或者说是转变（stride步长 &
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2023-12-11 12:42:13
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接下来看一下特征提取部分，特征提取的网络有resnet、mobilenet和vgg16，net会作为一个类对象传递给Faster RCNN的训练函数：三者的类函数结构差不多，这里主要介绍resnet和vgg16：Resnet:残差网络的出现解决的是梯度消失和梯度爆炸以及网络退化的问题，这篇文章 介绍的很好，残差模块为： 残差块分成两部分直接映射部分和残差部分。&n
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2024-05-07 14:51:02
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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
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2024-02-28 20:50:12
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文章目录前言一、整体概述二、特征提取pytorch代码三 、可微分的单应变换三维重建之平面扫描算法（Plane-sweeping）pytorch代码四、3d代价体的构造 前言最近开始看mvs系列论文，记录一些心得体会，废话不多说，直接进入主题一、整体概述作者提出了一种端到端的网络进行深度图估计，网络的输入是一张参考图像（文中的reference img）和一系列的源图像（source imgs）
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2024-04-19 10:47:59
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简介图像语义分割是计算机视觉领域一大重要分支，在benchmark性能一次次提升的过程中，特征融合起到很重要的作用。下面，将介绍图像语义分割任务中历年的比较不错的特征融合方法。常用的Backbone图像语义分割任务绝大多数算法的CNN部分都是基于ResNet作为backbone，通常用到Conv1～Conv5的部分。Conv1～Conv5特征图分别相较于输入图像，尺寸下采样~倍。特征融合也是在Co
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2024-05-24 18:52:14
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实际上，很少有人从头开始训练整个卷积网络(使用随机初始化），因为拥有足够大小的数据集相对很少。 相反，通常在非常大的数据集上对 ConvNet 进行预训练(例如 ImageNet，其中包含 120 万个具有 1000 个类别的图像），然后将 ConvNet 用作初始化或固定特征提取器以完成感兴趣的任务。 三种主要的转移学习方案：对卷积网络进行微调：代替随机初始化，我们使用经过预训练的网络
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2024-05-15 13:07:48
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ResNets 非常非常深的神经网络是很难训练的，因为存在梯度消失和梯度爆炸问题。ResNets是由残差块（Residual block）构建的，首先解释一下什么是残差块。这是一个两层神经网络，在 层进行激活，得到 ，再次进行激活，两层之后得到 。计算过程是从 开始，首先进行线性激活，根据这个公式： ，通过 算出 ，即 乘以权重矩阵，再加上偏差因子。然后通过ReLU非线性激活函数得到 ， 计算得出
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2024-06-13 12:49:02
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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
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2024-07-19 14:33:46
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1.背景介绍图像处理是计算机视觉领域的一个重要分支，主要研究如何从图像中提取有用的信息以实现各种计算机视觉任务，如图像识别、图像分类、目标检测等。图像特征提取是图像处理中的一个关键环节，它的目标是从图像中提取出与图像内容相关的特征，以便于后续的图像分析和理解。图像特征提取技术的研究已经有几十年的历史，从传统的图像处理方法到深度学习方法，技术不断发展和进步。本文将从以下几个方面进行详细讲解：背景介绍
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
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2024-07-16 09:43:17
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