机器学习–特征工程我们在理解了机器学习的原理之后我们就会了解到，由于我们是希望计算机可以按照我们给定的数据进行学习并总结，从而达到预测的功能。但是如何让计算机能够较好的进行预测，那么我们前期供给的数据则是决定了我们计算机学习精度的一个上限。这个数据我们就称之为特征值，预测的结果我们就称之为目标值。所以我们可以得到一个结论，特征值的提取是非常重要的一步。通过sklearn进行特征抽取特征抽取的函数都
r 由流程图可知，不无论是单目相机，还是双目相机和RGBD相机，都需要先提取特征点，这是进入跟踪流程的第一步。ORBextractor类ORBextractor()构造函数ORBextractor通过构建图像金字塔将输入图片逐级缩放进行存储计算,金字塔层级越高,图片分辨率越低,ORB特征点越大。图像金字塔是对尺度的一种描述，例如，当我们在上一个图像金字塔的上层与下一个图像金字
本系列论文阅读总结主要专注于特征提取模型。本篇博客主要讲述第一篇卷积神经网络——AlexNet。鄙人也是深度学习方面半路出家，这篇发表于2012年的论文以前也没有亲自读过，只是通过一些课程和与人交流了解了一些，难免有点拾人牙慧的嫌疑。事实证明也确实需要自己亲自读一读，因为我发现大家的学术背景都不同，基础都不一样，人家以为的常识我却完全不懂。在此也建议各位看客有空去读一读原文，会有意想不到的收获。本
RNNoise是一个采用音频特征抽取+深度神经网络结合的降噪方案. 更多相关基本信息, 请查看 RNNoise学习和翻译系列目录1.读取文件生成特征的主循环2. 构造不同场景和条件的训练3. 特征和标记提取代码4. 特征提取代码1.读取文件生成特征的主循环Denoise.c 中的main函数是特征提取部分的主流程.循环之外的内容有:数据对象管理命令行参数分析文件操作跳过噪音开头的帧主循环
原文：MobileFaceNets: Efficient CNNs for Accurate Real-time Face Verification on Mobile DevicesMobileFaceNet1、四个问题要解决什么问题？
设计一个在手机或嵌入式设备上可实时运行且具有高精度的人脸验证CNN模型。用了什么方法解决？
以MobileNet v2网络为骨架，做了一些改进：
背景CNN：图像识别的对象是图像，二维的结构 => 使用CNN模型提取图片特征CNN处理的图像或者视频中像素点（pixel）是排列成成很整齐的矩阵CNN的核心在于它的kernel，也就是一个个小窗口，在图片上平移，通过卷积的方式来提取特征关键在于图片结构上的平移不变性，即一个小窗口无论移动到图片的哪一个位置，其内部的结构都是一模一样的，因此CNN可以实现参数共享CNN一般作用于欧式空间，无法
整个Inception结构是由多个这样的模块串联起来的，Inception结构的主要优势有两个。（1）使用1×1的卷积来进行升降维。在相同尺寸的模块中叠加更多的卷积，能提取更丰富的特征。对于某个像素点来说，1×1卷积等效于该像素点在所有特征上进行一次全连接的计算，每一个卷积后面都需要紧跟着激活函数。将两个卷积串联，就能组合出更多的非线性特征。使用1×1卷积进行降维，降低了计算复杂度。当某个卷积层输
基于幅度的阈值分割方法
直接固定阈值法
就是选择一个阈值，对图像进行二值化处理，如果当图像中的像素值小于该阈值时，可以置零或255，相反的，当图像中的像素值大于该阈值时，可以置255或0. 总之，图像分割后的图像是二值的，就是只有0和255. 自适应阈值法 基本思路就是，对图像中的每个像
整理的人脸系列学习经验：包括人脸检测、人脸关键点检测、人脸优选、人脸对齐、人脸特征提取等过程总结，有需要的可以参考，仅供学习，请勿盗用。MobileFaceNets解读论文地址：https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/1804/1804.07573.pdfgithub mobilefacenet-caffe:https://github.com/KaleidoZhou
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2024-06-27 09:04:02
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技术路径：opencv+mtcnn+facenet+python+tensorflow ，实现局域网连接手机摄像头，对目标人员进行实时人脸识别一、引言随着信息技术的飞速发展，人脸识别技术已成为身份验证、安全监控等领域的核心技术之一。实时人脸识别系统，以其高效、准确的特点，受到了广泛的关注和应用。FaceNet，作为Google开发的一种先进的人脸识别系统，基于深度卷积神经网络和三元组损失函数，为实
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2024-06-12 20:32:30
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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
摘要：文章中提出一种改进胶囊网络特征提取结构和反向传播损失计算方法的滚动轴承故障诊断模型，应用多尺度卷积核Inception结构和空间注意力机制替代传统胶囊网络单一卷积层进行特征提取，得到不同尺度下、重点区域突出的特征数据，利用胶囊结构构建向量神经元，通过动态路由的特征传递方式，得到分类结构数字胶囊，实现故障诊断。 一、Inception结构Inception结构是一种高效表达特征的稀
在我的个人博客上一篇博文中分析了卷积神经网络的结构与相关算法，知道了这些基本原理之后。这篇博文主要介绍在卷积神经网络的发展历程中一些经典的网络模型。LeNet5 LeCun等将BP算法应用到多层神经网络中，提出LeNet-5模型[1]（效果和paper见此处），并将其用于手写数字识别，卷积神经网络才算正式提出。LeNet-5的网络模型如图1所示。网络模型具体参数如图2所示。
图
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2024-08-14 11:48:02
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1.介绍sklearn.feature_extraction模块，可以用于从包含文本和图片的数据集中提取特征，以便支持机器学习算法使用。注意：Feature extraction与Feature Selection是完全不同的：前者将专有数据（文本或图片）转换成机器学习中可用的数值型特征；后者则是用在这些特征上的机器学习技术。2. 从字典中load特征类DictVectorizer可以用于将各列
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2024-03-19 20:46:35
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严格地说， 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， 同时也是图像识别的开始。本文主要包括以下内容 常用的基本统计特征， 如周长、面积、均值等区域描绘子， 以及直方图和灰度共现矩阵等纹理描绘子主成份分析(PCA, PrincipaJ Component Analysis)局部二进制模式(LBP, LocaJ Binary Pattern)本章的典型案例分析 基于PCA技术的人脸
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2024-03-19 09:15:02
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特征表达特征是机器学习系统的原材料，对最终模型的影响是毋庸置疑的；如果数据被很好地表达成了特征，通常线性模型就能达到满意的精度。关于特征，需要考虑以下三方面：（1）特征表示的粒度需要考虑，模型在一个什么程度上的特征表示，才能发挥效果？以图片为例，像素级的特征完全没有价值，从中得不到任何可用于分类或识别的信息。当特征具有结构性（有意义）的时候，算法才能起作用，即将输入空间通过某种规则映射到特征空间，
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2024-05-30 09:33:41
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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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基于内容的召回在推荐系统中是比较常见的召回策略，常见有基于用户或物品的标签召回或者基于用户的年龄，地域等召回，一般该策略的实现是基于开源软件 Elasticseach 实现的。虽然召回的结果都比较合理，但是召回的新颖度，惊喜度等都比较低。比如通过标签“刘德华”进行召回，基本上召回的都是包含刘德华字眼的物品，不太可能召回出“黎明”，“张学友”等其他四大天王的物品。近年随着万物皆可 Embedding
概述首先谴责某无良网站盗用本文的内容，同时还删除关键性的论文信息、联系方式等。本篇博文介绍最近刚接收的一个工作，发表在IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing上面，有兴趣的可以去读原文：A Bi-level Scale-sets Model for Hierarchical Representation of Large Remote S
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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