最近在做有关视频异常检测方面的实验，需要用到UCSD数据集，pytorch自定义加载自己的数据集时需要将自己的数据的路径以及标签存放到txt文档中，方便后续的数据加载。最后我会给出生成好的UCSD数据集txt文档下载链接，有需要的可以自行下载。1、UCSD异常检测数据集UCSD数据集是通过固定摄像头俯瞰人行道拍摄的，它有两个子文件夹，分别是UCSDped1和UCSDped2，每个文件夹下都有剪辑好
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2024-06-19 07:04:37
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一、专有名词1‘ 容器 创建一种对象类型，持有对其他对象的引用，被称为容器的新对象。在任何时候都可以扩充自己以容纳置于其中的所有东西。 java在其标准类库中包含了大量的容器。在某些类库中，一两个通用容器足以满足所有的需要；但是在其他类库中，具有不同的需要的各种类型的容器，如List，Map，Set，以及队列，树，堆栈等更多构件。2‘ 异常处理：处理错误 异常处理将错误处理
# PyTorch图像特征提取
在计算机视觉领域，图像特征提取是一个重要的任务，它可以帮助我们更好地理解和处理图像数据。PyTorch是一个流行的深度学习框架，提供了丰富的工具和功能来进行图像特征提取。在本文中，我们将介绍如何使用PyTorch进行图像特征提取，并提供相关代码示例。
## 图像特征提取的概念
图像特征提取是指从图像数据中提取出具有代表性的特征，这些特征可以用来描述图像的内容和
原创
2024-06-05 05:15:31
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# 使用 VGG 在 PyTorch 中进行特征提取
在计算机视觉领域，卷积神经网络（CNN）是一个非常重要的工具，其中 VGG 网络因其良好的性能而受到广泛关注。本文将介绍如何使用 PyTorch 进行 VGG 特征提取，并提供相关代码示例。
## VGG 网络简介
VGG 网络由牛津大学视觉几何组（Visual Geometry Group, VGG）提出。其结构特点是采用了小卷积核（3
原创
2024-09-04 03:25:21
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最前面的话感谢弦弦子的一位粉丝说明记得第三关需要选择更换代码文件！我盯着数据集看了好久都不知道要干什么…注意：本博客仅供参考！第一关：检测人脸特征点任务描述本关任务：1.理解人脸特征点含义；2.了解人脸特征点检测基本原理；3.使用Dlib人脸特征点模型，获取人脸特征点。编程要求请在右侧编辑器中的BEGIN-END之间编写代码，使用Dlib检测人脸特征点并打印：·导入OpenCV和Dlib库；·读取
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2024-04-18 12:59:05
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Python机器学习中sklearn模块中的特征提取，解决分类变量，文字或者是图像，对其进行转化。机器学习中遇到的很多问题可能是分类变量、文字甚至图像，所以需要对这些对象进行转化，将其序列化，即特征提取。sklearn中特征提取主要是应用feature_extraction子模块，而该子模块主要分为from text 和from images 两种形式：(1)文本特征提取1.1 CountVect
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2023-09-11 15:19:06
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这是ssd的第四篇博客。我们在上一篇博客讲了输入图片之后，会对输入的图片进行特征提取，得到一个一个特征层。这一篇博客，我们就会讲的到特征层之后，我们是如何进一步处理特征层，来进行分类和回归的。1）回顾我们在第二篇博客讲到：我们输入了一张300x300的图片，然后我们会把这张图片提取出38x38, 19x19, 10x10, 5x5, 3x3, 1x1的特征层，然后按照特征层的高宽，把图片分成对应大
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2023-11-08 21:32:14
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特征提取网络前面我们已经知道了SSD采用PriorBox机制，也知道了SSD多层特征图来做物体检测，浅层的特征图检测小物体，深层的特征图检测大物体。上一篇博客也看到了SSD是如何在VGG基础的网络结构上进行一下改进。但现在的问题是SSD是使用哪些卷积层输出的特征图来做目标检测的？如下图所示：从上图中可以看到，SSD使用了第4、7、8、9、10、11层的这6个卷积层输出作为特征图来做目标检测，但是这
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2023-11-06 23:47:39
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# PyTorch特征提取对比特征工程
随着机器学习和深度学习的发展，特征提取成为了其中一个重要的环节。在这个领域，PyTorch作为一个流行的深度学习框架，提供了丰富的工具和库来实现特征提取。本文将介绍PyTorch特征提取的方法，并与传统的特征工程进行对比。
## 1. 特征提取
在深度学习中，特征提取是指通过神经网络模型将原始数据转换为一组抽象的特征表示。这些特征表示可以帮助机器学习模
原创
2024-07-07 04:33:11
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文章目录为什么要可视化特征图？PyTorch中与可视化特征图相关的函数/接口torch.nn.Module.register_forward_hooktorchvision.utils.make_grid, torchvision.utils.save_image示例：MNIST程序解释训练设置重要的内容在visualization部分：结果 为什么要可视化特征图？虽然我们经常讲神经网络是一个黑
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2024-06-10 12:17:23
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各位同学好，今天和大家介绍一下python机器学习中的特征工程。在将数据放入模型之前，需要对数据的一些特征进行特征抽取，方法有：
(1) 字典特征抽取 DictVectorizer()，(2) 文本特征抽取(英文单词、中文字词) CountVectorizer()，(3) tf-idf 文本抽取 TfidfVectorizer()
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2023-06-16 08:17:42
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文章目录1. 图像特征提取的方法a. 霍夫变换b. Harris角点c. Harr特征Harr-Like特征Harr分类器 1. 图像特征提取的方法a. 霍夫变换首先，用极坐标系表示直线，那么直线的检测就变为了检测直线的参数：p,theta。 接着转换到霍夫空间，笛卡尔坐标系的一个直线，变为霍夫空间的一个点，点出现的频次越高，说明为直线的概率越大。霍夫变换的算法步骤：b. Harris角点重点：
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2024-06-09 10:03:47
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LBP（Local Binary Patterns，局部二值模式）是提取局部特征作为判别依据的。LBP方法显著的优点是对光照不敏感，但是依然没有解决姿态和表情的问题。不过相比于特征脸方法，LBP的识别率已经有了很大的提升。在[1]的文章里，有些人脸库的识别率已经达到了98%+。 1、LBP特征提取最初的LBP是定义在像素3x3邻域内的，以邻域中心像素为阈值，将相邻的8个像素的
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2023-12-15 16:49:45
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摘要本章就开始进入SSD的学习，通过学习这些基础的目标检测算法更好的对比理解其它算法，多看几种代码的写法更容易找到适合自己书写的套路。ssd网络的6个特征图ssd采用的是vgg16的特征提取，在vgg16中提取二个特征图，之后又通过额外的增加卷积操作再次提取四个特征图，一种6个特征图。如下图 仔细看这里的特征图，第一个输出是（512，38，38）的特征图，这个是在vgg16中的第22层的输出（一共
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2024-07-31 17:45:11
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# 教学文章：如何实现边缘特征提取算子pytorch
## 一、整体流程
下面是实现边缘特征提取算子pytorch的整体流程：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 安装PyTorch |
| 2 | 导入必要的库 |
| 3 | 定义边缘特征提取算子 |
| 4 | 使用算子提取边缘特征 |
## 二、详细步骤及代码
### 1. 安装PyTorch
首
原创
2024-07-12 05:49:56
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# 自编码特征提取：用PyTorch进行深度学习特征提取
在机器学习领域，特征提取是模型性能的关键。自编码（Autoencoder）是通过无监督学习方法进行特征提取的一个有效工具。自编码器的基本思路是将输入数据压缩成一个低维表示，再通过反向过程重构原始数据。这种特性使得自编码器在降维和特征学习中非常有用。本文将带您了解自编码器的基本概念，并通过PyTorch实现一个简单的自编码器示例。
##
原创
2024-09-05 04:47:00
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在我的本科毕业论文中，我使用了Yolov5，并尝试对其更改。可以对Yolov5进行一定程度的定制化修改，例如更轻量级的Yolov5-MobileNetv3 或者比Yolov5s更好的（存疑，没有跑过大数据集，可自己实验）Yolov5-EfficientNet。首先在修改之前，先看Yolov5的网络结构。整体看起来很复杂，但是不用慌张，本篇文章的主要修改处Backbone（特征提取网络）可以抽象为只
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2023-06-29 13:46:39
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GIST特征使用GIST概念最初源自1979年Friedman A的论文，后于2001年被Oliva等人借用来代指空间包络特征，随后就是2003年由Torralba等人的继续研究。1全局特征信息又称为“Gist”信息,为场景的低维签名向量。采用全局特征信息对场景进行识别与分类不需要对图像进行分割和局部特征提取,可以实现快速场景识别与分类。1.1 什么是Gist特征一种宏观意义的场景特征描述对于“大
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2023-11-20 22:03:42
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引言假设你看到一只猫的图像，在几秒钟内，你就可以识别出来这是一只猫。如果我们给计算机提供相同的图片呢？好吧，计算机无法识别它。也许我们可以在计算机上打开图片，但无法识别它。众所周知，计算机处理数字，它们看到的和我们不同，因此计算机处理的一切都应该用数字来表示。我们如何用数字表示图像？图像实际上由数字组成，每个数字代表颜色或亮度。不幸的是，当我们要执行一些机器学习任务（例如图像聚类）时，这种表示形式
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2024-07-01 06:29:05
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PyTorch提取中间层特征？作者：涩醉通过pytorch的hook机制简单实现了一下，只输出conv层的特征图。import torch
from torchvision.models import resnet18
import torch.nn as nn
from torchvision import transforms
import matplotlib.pyplot as plt
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2024-07-31 16:03:59
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