2013年Zeiler和Fergus发表的《Visualizing and Understanding Convolutional Networks》 早期LeCun 1998年的文章《Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition》中的一张图也非常精彩，个人觉得比Zeiler 2013年的文章更能给人以启发。从
特征提取在深度学习的训练中是经常要做的事情，之前的一篇blog有写到使用pytorch提取Vgg、Resnet、Densenet三种模型下的特征，这里所述的是提取全连接层(FC层)的特征。 在本文中，主要是介绍提取中间层的特征，对于特征的提取，可以先把模型的结构输出，不同的模型结构是不一样的；下面拿resnet作为示例；
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2023-06-01 17:13:56
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使用预训练网络提取图像特征，并用于分类。
上一节中，我们采用了一个自定义的网络结构，从头开始训练猫狗大战分类器，最终在使用图像增强的方式下得到了82%的验证准确率。但是，想要将深度学习应用于小型图像数据集，通常不会贸然采用复杂网络并且从头开始训练（training from scratch），因为训练代价高，且很难避免过拟合问题。相对的，通常会采用一种更
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2023-10-16 13:20:39
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在计算机视觉中人们设计了很多算法来提取空间特征，并利用图像梯度信息来识别物体。其中一种技术叫做 HOG，也即方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient）。方向梯度直方图听着太高深了，我们先来讲一下这些术语。直方图就是数据分布的一种图形表现，看起来有点像柱形图，其柱形有不同的高度，每个柱形代表一组处于一定值范围的数据。这些柱形也称为组（bins），柱形越高意味着某组
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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在现代深度学习中，PyTorch 是一个备受欢迎的框架，用于执行各种视觉和信号处理任务。今天，我们将讨论如何使用 PyTorch 进行频谱提取特征，以便进行进一步的分析和处理。
### 环境准备
在开始之前，确保你的开发环境设置完毕。以下是我们需要的前置依赖：
- Python 3.7 或更高版本
- PyTorch
- NumPy
- Matplotlib
- SciPy
接下来，我们将
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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# 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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# 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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# 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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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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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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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
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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0.前言特征提取的英文叫做feature extractor，它是将一些原始的输入的数据维度减少或者将原始的特征进行重新组合以便于后续的使用。简单来说有两个作用：减少数据维度，整理已有的数据特征。为后续的图像处理任务提供良好的数据基础．1.引入库创建一个main.py，代码如下：import torch
import torch.nn as nn
from torch.autograd impor
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2023-10-27 09:35:26
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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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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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简述为了方便理解卷积神经网络的运行过程，需要对卷积神经网络的运行结果进行可视化的展示。大致可分为如下步骤：单个图片的提取神经网络的构建特征图的提取可视化展示单个图片的提取根据目标要求，需要对单个图片进行卷积运算，但是Pytorch中读取数据主要用到torch.utils.data.DataLoader类，因此我们需要编写单个图片的读取程序def get_picture(picture_dir, t
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2024-06-02 19:42:34
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