背景：项目需要利用c++部署yolov5的.pt文件 尝试intel厂商的openvino套件版本：vs2019 openvino==2022.3（只用部署所以只下载runtime）opencv==4.5.5 （模型部署的前处理和后处理）流程：一、软件下载opencv的下载链接：Releases · opencv/opencv (github.com) 下载后进行解压openvin
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2024-07-15 17:02:27
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K Nearest Neighbors这个算法首先贮藏所有的训练样本，然后通过分析（包括选举，计算加权和等方式）一个新样本周围K个最近邻以给出该样本的相应值。这种方法有时候被称作“基于样本的学习”，即为了预测，我们对于给定的输入搜索最近的已知其相应的特征向量。CvKNearestclass CvKNearest : public CvStatModel //继承自ML库中的统计模型基类{public: CvKNearest();//无参构造函数 virtual ~CvKNearest(); //虚函数定义 CvKNearest( const CvMat* _train_data, const
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2011-08-06 11:58:00
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1. 准备工作(1) 搭建NDK环境 需要安装Eclipse、Cygwin和android-ndk(2) 下载OpenCV库 这里采用的是OpenCV版本是2.3.1,注意这里为下载Android版的OpenCV库 http://opencv.org/downloa
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2024-02-29 13:09:37
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① Optimization of kNN algorithm kNN算法优化问题kNN (k - nearest neighbors Algorithm) k近邻算法是一种易于实现的简单分类算法，下面我们结合 Assignment 1 中的 kNN 的这项作业以及python.numpy的一些特性，来讨论kNN的三种不同效率的算法实现。(i) Double Loops 二重循环的朴素实现对于算法
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2024-06-03 16:04:34
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传统KNN缺点：数据量特别大时，需要计算参考点和每个样本点的距离，计算量非常大，所以提出一种优化算法-----kd-tree. 为了提高kNN搜索的效率，可以考虑使用特殊的结构存储训练数据，以减小计算距离的次数。kd树(K-dimension tree)是一种对k维空间中的实例点进行存储以便对其进行快速检索的树形数据结构。kd树是是一种二叉树，表示对k维空间的一个划分，构造kd树相当于不
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2024-10-02 15:10:42
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思考与改进论文题目：k-NearestNeighbors on Road Networks: A Journey in Experimentation and In-MemoryImplementation 一、主要内容K Nearest Neighbor问题是机器学习中的最经典、最简单，同时也相当重要的基础问题之一，其相关领域的算法很多。十分有趣的是，实际应用中效果较好的大多是那些思想
一：引入1.高斯金字塔 高斯金字塔是通过高斯平滑和亚采样获得一些向下采样图像2.拉普拉斯金字塔 拉普拉斯金字塔是通过源图像减去先缩小后再放大的图像的一系列图像构成的二：resize( )函数resize( )为OpenCV中专职调整图像大小的函数。函数原型：C++: void resize(InputArray src,OutputArray d
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2024-04-23 16:24:43
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原文 OpenCV实现KNN算法 K Nearest Neighbors 这个算法首先贮藏所有的训练样本，然后通过分析（包括选举，计算加权和等方式）一个新样本周围K个最近邻以给出该样本的相应值。这种方法有时候被称作“基于样本的学习”，即为了预测，我们对于给定的输入搜索最近的已知其相应的特征向量。 C
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2016-12-23 16:10:00
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：://blog..net/lyflower/article/details/17282 文本分类中KNN算法，该方法的思路非常简单直观：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。该方法在定类决策上只依据
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2016-04-17 19:45:00
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文本分类中KNN算法，该方法的思路非常简单直观：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。 KNN方法虽然从原理上也依赖于极限定理，但在类别决策时，只与极少量的相邻样本有关。因此，采用这种方法可以较好地避免样本的
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2022-03-28 18:03:24
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本文参考：常用数据挖掘算法总结及 Python 实现，机器学习实战，以及网友算法思路： 存在一个样本数据集，也称作训练样本集，并且样本中每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每一数据与所属分类的对应关系，输入没有标签的新数据后，将新数据的每个特征与样本集中的数据对应的特征进行比较，然后算法提取样本集中特征最相似的数据（最近邻）的分类标签。一般来说，我们只选择样本集中前k个最相似的数据，这就是k-
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2024-06-10 10:30:13
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KNN优化简介
最近一个CV的论文看到作者使用了Ball tree结构的近邻算法，加上很久没有写关于传统机器学习算法的内容了，这里稍微介绍一下近邻算法的优化方法。一般而言，除了Brute Force这种高复杂度方法，目前的近邻算法优化方式主要两种，即K-D tree、Ball tree，这两种方法都是基于查询数据结构的优化（也就是邻居搜索方式的优化）。本案例使用鸢尾花数据集，且本案例只重点关
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2024-07-09 11:54:36
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1.图优化的流程选择你想要的图里的节点与边的类型，确定它们的参数化形式；往图里加入实际的节点和边；选择初值，开始迭代；每一步迭代中，计算对应于当前估计值的雅可比矩阵和海塞矩阵；求解稀疏线性方程 H * detaX = -b，得到梯度方向；继续用GN或LM进行迭代。如果迭代结束，返回优化值。 实际上，g2o能帮你做好第3-6步，你要做的只是前两步而已。 2.顶点和边在图中，以顶点表示优化
本文主要来讲如何解决K邻近问题以及它的KD树优化方法。K邻近问题的描述如下给定n个高维数据样本(n≤100000)，每个样本有m维，现在给定一个样本，问离它最近的k条样本是什么？本质上就是解决高维数据的K邻近问题。在机器学习中，通过计算K邻近实现分类算法，这就是著名的KNN算法。 KNN算法原理与实现KNN算法是K Nearest Neighbor的简写，它的原理也比较简单，核心思想就
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2024-07-17 15:16:50
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写在前面1.KNN算法的重点在于三个参数的选择：K的取值、距离度量方法以及分类决策方法2.之所以要从KNN进行优化发展成KDTree是因为需要对k维空间进行一个快速检索（优化KNN检索的开销）。3.KDTree本质上还是二叉树，表示对k维空间的一个划分，其每个节点对应于k维空间划分中的一个超矩形区域。利用KDTree优化检索的过程是因为它可以省去对大部分数据的搜索过程，从而减少搜索的计算量。一.K
KNN近邻分类法（k-Nearest Neighbor）是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。这个算法首先贮藏所有的训练样本，然后通过分析（包括选举，计算加权和等方式）一个新样本周围K个最近邻以给出该样本的相应值。这种方法有时候被称作“基于样本的学习”，即为了预测，我们对于给定的输入搜索最近的已知其相应的特征向量。简单说来就是从训练样本中找出K个与其最相近的样本，然后看这K个样
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2024-04-25 11:42:16
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利用交叉验证和网格搜索对机器学习中的Knn算法进行调参调优 1，Knn算法，这也是最简单的一种分类算法，中文名称是K近邻算法，通俗易懂，适合机器学习的入门，它本身是监督学习算法，既可以用于分类，也可以用于回归，它的算法原理是根据已知样本数据来判断未知样本的类别，简而言之就好比近朱者赤近墨者黑。先看一段代码： 1， 从sklearn自带的数据集中导入鸢尾花数据，并实例化一个对象，得到一个具有四个特征
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2024-05-30 22:27:09
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一、算法概述
1、kNN算法又称为k近邻分类(k-nearest neighbor classification)算法。
最简单平凡的分类器也许是那种死记硬背式的分类器，记住所有的训练数据，对于新的数据则直接和训练数据匹配，如果存在相同属性的训练数据，则直接用它的分类来作为新数据的分类。这种方式有一个明显的缺点，那就是很可能无法找到完全匹配的训练记录。
kNN算法则是从训练
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2024-05-06 19:00:49
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# 使用 OpenCV 和 KNN 进行图片分类
在计算机视觉领域，图像分类是一项重要的任务。使用 K 最近邻算法（KNN）结合 OpenCV 库，可以创建一个简单而有效的图片分类模型。本文将引导您理解这一过程，并展示如何实现它。
## KNN 算法简介
K 最近邻（K-Nearest Neighbors）是一种基于实例的学习算法，通过计算待分类数据点与训练集中的数据点的距离来寻找“邻居”。
原创
2024-08-09 12:36:23
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# 人脸识别技术与KNN算法结合的实现
## Introduction
在计算机视觉领域，人脸识别技术是一个非常重要的研究方向。其中，K-Nearest Neighbors（KNN）算法是一种简单且有效的分类算法，可以用于人脸识别。在本文中，我们将使用Python编程语言和OpenCV库来实现基于KNN算法的人脸识别。我们将首先介绍KNN算法的原理，然后展示如何使用OpenCV来实现人脸检测和
原创
2024-03-06 05:06:09
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