简介：卷积神经网络非常适合处理图像相关任务，其优势一是权值共享策略，降低了模型复杂度和参数量，本质上也对应着生物视觉神经的感受野。二是其强大的特征提取能力，这也是目前视觉感知任务（分类检测分割等）性能提升的关键。而CNN模型的Bacebone（主干网络）主要负责的就是特征提取。特征提取能力的强弱直接决定了后面head的性能（head模块在的不同的任务下是不同的，简单的分类任务的hea
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2024-09-05 15:36:52
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生成式对抗网络(GAN,generative adversarial network)由Goodfellow等人于2014年提出，它可以替代VAE来学习图像的潜在空间。它能够迫使生成图像与真实图像在统计上几乎无法区别，从而生成相当逼真的合成图像。
建立一个简单的cnn模型#!/usr/bin/env python3# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Mon Jul 1 16:49:12 2019@author: lg"""#=================== Test 1 Hello Keras for mnist=======================================
原创
2023-01-13 06:35:57
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SSD github : https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssdSSD paper : https://arxiv.org/abs/1512.02325图1缩进SSD，全称Single Shot MultiBox Detector，是Wei Liu在ECCV 2016上提出的一种目标检测算法，截至目前是主要的检测框架之一，相比Faster
# 机器学习如何提取特征：解决房价预测问题
## 引言
在机器学习的领域中，特征提取是一个至关重要的步骤。它不仅影响模型的精度，还直接影响到模型的整体性能。特征提取可以被视为一个数据预处理的过程，通过从原始数据中找到对预测结果有用的信息，为算法提供必要的输入。在本文中，我们将探讨如何在房价预测问题中有效地提取特征。
## 实际问题背景
房地产行业一直是一个充满挑战的领域，准确预测房价对于购
# PyTorch 中的特征图反卷积
在深度学习中，卷积神经网络（CNN）是处理图像和信号的关键技术。反卷积（也称为转置卷积或上采样卷积）是一种用于将低分辨率特征图变换为高分辨率特征图的方法。这一过程通常用于图像生成、分割和超分辨率等任务。本文将介绍如何在 PyTorch 中实现反卷积，并给出相关的代码示例。
## 反卷积的基本概念
反卷积的目标是从一组特征图中恢复出更高维的输出。与普通卷积
前言1. 特征处于数据与模型中间环节，特征工程是将数据转化为可传入到模型的格式；好的特征能够简化模型难度，提高模型质量。2. 仅了解特征处理的工作机制以及用途是不够的 - 人们还必须理解为什么是这样设计的，与其他技术的关系以及每种方法的优缺点。3. 本文没有讲述音频数据使用傅里叶分析，以及目前比较新的研究思路，如随机投影；复杂的文本特征化模型，如word2vec和Brown聚类；潜在的空间模型，如
深度学习（六）：CNN介绍
CNN架构 首先input一张image以后，这张image会通过convolution layer，接下里做max pooling这件事，然后在做convolution，再做max pooling这件事。这个process可以反复无数次，反复的次数你觉得够
1.1特征匹配（Feature Match) 特征匹配是计算机视觉中很多应用的基础，比如说图
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2022-11-29 17:56:17
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众所周知通常CNN要求输入图像尺寸是固定的，比如现有的效果比较好的pre-trained的模型要求输入为224224，227227等。这个要求是CNN本身结构决定的，因为CNN一般包括多个全连接层，而全连接层神经元数目通常是固定的，如4096，4096，1000。这一限制决定了利用CNN提取的特征是单一尺度的，因为输入图像是单一的。 多尺度特征（multi-scale feature）能有效改善i
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2024-08-23 20:38:00
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LightningChart .NET是用于WPF和Windows窗体的最快的2D和3D数据可视化SDK。自2009年以来一直在积极开发。 图表库包含100多个具有丰富功能的交互式图表，1802967975适用于在最苛刻的行业中创建应用程序：科学和研究，工程，经济和金融，贸易，医药，能源，太空和国防XY图表 最权威的2D笛卡尔图表，具有业界最佳的渲染性能。通过我们优化的系列类型，共享的X轴，内置的
一.基本重要概念一.1局部感受野(local receptive fields)以minst数据集为例，图示为28x28的像素点。 在CNN中我们只用部分像素点与隐藏层进行连接而不是全部像素点（否则就是全连接深度神经网络（DNN）了）像这种局部区域就被称为局部感受野。如上两图所示，局部感受野在不断的移动直至扫描完整个区域，而伴随着每次移动，都有一个隐藏层的节点与之对应，以此类推即可得到第一个隐藏层
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2024-10-11 14:27:17
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将整个分成两部分，左边部分，右边部分。右边部分每次其实都是移动stride这么大，左边部分到底需要多少其实无所谓，并不影响计算。
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2017-12-08 14:55:00
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在jewel版本下默认开启了rbd的一些属性 [root@lab8106 ~]# ceph --show-config|grep rbd|grep features rbd_default_features = 61 RBD属性表： 61的意思是上面图中的bit码相加得到的值 对rbd进行内核的ma
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2016-06-07 17:18:00
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特征图操作
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2022-11-20 20:01:16
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在Bert的论文中看到了Feature-based和Fine-tune这两种无监督的NLP学习方法，对这两个概念一直以来都不太理解，今天来总结下。Feature-basedFeature-based指利用语言模型的中间结果也就是LM embedding, 将其作为额外的特征，引入到原任务的模型中，例如在TagLM[1]中，采用了两个单向RNN构成的语言模型，将语言模型的中间结果。引入到
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2024-07-09 13:01:16
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卷积神经网络是一个多层的神经网络，每层由多个二维平面组成，而每个平面由多个独立神经元组成。 图：卷积神经网络的概念示范：输入图像通过和三个可训练的滤波器和可加偏置进行卷积，滤波过程如图一，卷积后在C1层产生三个特征映射图，然后特征映射图中每组的四个像素再进行求和，加权值，加偏置，通过一个Sigmoid函数得到三个S2层的特征映射图。这些映射图再进过滤波得到C3层。这个层级结构再和S2一样产生S4。
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2023-06-26 13:12:58
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为何不使用C++版本FCN获取最后的分割掩模像素块集合，何必要使用python呢！因此需要获取网络最后层的所有featureMaps，featureMaps的结果直接对应了segmentation的最终结果，可以直接用于掩模分析。 caffe源码给出了提取中间层featureM
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2024-06-18 17:39:45
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http://blog.csdn.net/xgz0124/article/details/50261403Caffe 作为一款比较流行的DCNN特征提取框架已获得广泛应用。在CVPR/ICCV/ECCV关于DCNN的文章中屡屡出镜。Caffe的安装步骤比较繁琐，但是网上相关的配置文章也有很多，本文就不再啰嗦。其中基于Python的Caffe特征抽取可参考http://nbviewe
原创
2021-07-09 18:13:57
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文本特征提取词袋（Bag of Words）表征文本分析是机器学习算法的主要应用领域。可是，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，由于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。为了解决问题，scikit-learn提供了一些有用工具能够用最常见的方式从文本内容中抽取数值特征，比方说：
标记（tokenizing）文本以及为每个可能的标记（toke
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2015-07-01 11:46:00
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