1.背景介绍图像处理是计算机视觉领域的一个重要分支，主要研究如何从图像中提取有用的信息以实现各种计算机视觉任务，如图像识别、图像分类、目标检测等。图像特征提取是图像处理中的一个关键环节，它的目标是从图像中提取出与图像内容相关的特征，以便于后续的图像分析和理解。图像特征提取技术的研究已经有几十年的历史，从传统的图像处理方法到深度学习方法，技术不断发展和进步。本文将从以下几个方面进行详细讲解：背景介绍
图像处理：先对所有的图像的大小reshape到224*224（Resnet输入为224*224）def Image_PreProcessing(imagepath, targetpath):
# 待处理图片存储路径
im = cv2.imread(imagepath, 1)
h, w, _ = im.shape
print(im)
t = 0
to
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2024-09-06 16:02:52
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图1. VIT结构图VIT是第一篇纯视觉transformer,被当成了许多网络的backbone。现在自己梳理一下VIT怎么从一张图像中提取特征，最后用于分类的过程。（自己的理解，如有不对，欢迎指正）处理流程：第一步：输入一张尺寸为h*w*c的图像；第二步：将图像分成p*p*c的小块，那么一共可以获得n个图像块【n=（h*w）/(p*p)】，同时添加一个可学习的类别块，则总共有（n+1）个块待处
文章目录解决问题创新点算法原理HRNetV1HRNet V2应用于分割应用于检测-HRNet V2p实验结果HRNetV1HRNet V2总结 论文： 《Deep High-Resolution Representation Learning for Human Pose Estimation》 github地址： https://github.com/HRNet/deep-high-res
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2024-06-05 07:13:16
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概述上一篇文章我们一起学习了GCN网络，它的作用是提取特征点和描述子，用于匹配得到位姿。本次我们一起学习它的改进版GCNv2，改进版在速度上大幅度提升，精度上和原网络性能相当。并且改进版所提取的特征点具有和ORB一样的格式，因此作者把它在ORB-SLAM中替换掉了ORB特征，也就是GCN-SLAM。论文链接：https://arxiv.org/abs/1902.11046v1代码链接
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2024-02-28 20:50:12
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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
全文目录前言摘要1 介绍1.1 背景1.2 贡献2 相关工作2.1 残差表达（Residual Representations）2.2 短路连接（Shortcut Connections）3 方法3.1 残差学习（Residual Learning）3.2 短路连接进行恒等映射（Identity Mapping by Shortcuts）3.3 网络架构（Network Architectures
ReID(二)：baseline构建：基于PyTorch的全局特征提取网络（Finetune ResNet50+tricks） 本次带来的是计算机视觉中比较热门的重点的一块，行人重识别（也叫Person ReID),车辆重识别和行人重识别类似，有很多的共同之处，所以以下统称该任务为ReID。 Github :https://github.com/
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2024-07-31 18:37:31
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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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MobileFaceNets: Efficient CNNs for Accurate Real- Time Face Verification on Mobile Devices 该论文简要分析了一下普通的mobile网络用于人脸检测的缺点。这些缺点能够很好地被他们特别设计的MobileFaceNets克服，该网络是一种为了能够在手机和嵌入式设备中实现高准确度的实时人脸检测而进行剪切
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2024-07-19 14:33:46
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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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ResNets 非常非常深的神经网络是很难训练的，因为存在梯度消失和梯度爆炸问题。ResNets是由残差块（Residual block）构建的，首先解释一下什么是残差块。这是一个两层神经网络，在 层进行激活，得到 ，再次进行激活，两层之后得到 。计算过程是从 开始，首先进行线性激活，根据这个公式： ，通过 算出 ，即 乘以权重矩阵，再加上偏差因子。然后通过ReLU非线性激活函数得到 ， 计算得出
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2024-06-13 12:49:02
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【SCRDet++论文解读】 模型部分一、实例去噪二、候选区域生成网络三、回归分类 SCR Det++ 的模型结构是基于 Faster R-CNN 设计的，包括4部分，如下图所示：用于进行特征提取的基础网络（basic embodiment for feature extraction）。以ResNet为基础，添加了特征金字塔（FPN） 以进行多尺度特征融合。用于消除实例噪声的实例级去噪网络（i
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2024-07-24 18:50:36
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特征提取和分类是典型计算机视觉系统的两个关键阶段。视觉系统的准确性、稳健性和效率很大程度上取决于图像特征和分类器的质量。特征提取方法可以分为两个不同的类别，即基于手工的方法和基于特征学习的方法。分类器可以分为两组，即浅层模型和深层模型。 特征是任何独特的方面或特性，用于解决与特定应用相关的计算任务。n个特征的组合可以表示为n维向量，称为特征向量。特征向量的质量取决于其区分不同类别的图像样本的
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2024-07-16 09:43:17
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常见的几种图像特征提取算法1. LBP算法(Local Binary Patterns,局部二值模式)2.HOG特征提取算法（Histogram of Oriented Gradient）3.SIFT算子（Scale-invariant feature transform，尺度不变特征变换） 1. LBP算法(Local Binary Patterns,局部二值模式)LBP算子是一种用来描述图像
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2023-08-15 09:42:53
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目录NTU RGB D 60数据集简介评估方式SYSU 3D HOI数据集简介评估约定数据分析CMU其他说明 NTU RGB D 60数据集简介包含了由微软Kinect v2从三个不同的角度收集的56880个视频 片段，共有40名实验人员执行了60个动作类别。视频的每一帧由25个关节点 信息组成，动作分为单人执行和双人执行，所以一帧中的骨架数量为为1或2，每个视频仅包含一个动作。评估方式有两组分
从信息提取的角度思考，图片为什么要输入——>网络模型（卷积神经网络（ResNet系列）对比 ViT (Vision Transformer））1. 卷积核的工作原理：特征提取：卷积核通过在输入图像（或特征图）上滑动来提取特征。每个卷积核负责从输入数据中提取一种特定类型的特征，例如边缘、颜色变化、纹理等。权重和偏置：每个卷积核都有一组权重和一个偏置项，这些参数在训练过程中通过反向传播算法进行学
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2024-06-27 08:14:03
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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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自动化特征提取器：图像特征提取和深度学习视觉和声音是人类固有的感觉输入。我们的大脑是可以迅速进化我们的能力来处理视觉和听觉信号的，一些系统甚至在出生前就对刺激做出反应。另一方面，语言技能是学习得来的。他们需要几个月或几年的时间来掌握。许多人天生就具有视力和听力的天赋，但是我们所有人都必须有意训练我们的大脑去理解和使用语言。有趣的是，机器学习的情况是相反的。我们已经在文本分析应用方面取得了比图像或音
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2024-05-20 23:07:18
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文章目录前言一、为什么要进行批处理二、具体步骤1.选择输入图像所在路径2.选择输出图像保存路径3.批量读取图像、处理，输出（以提取边缘特征为例）4.完整代码三、实验演示总结参考博客 前言最近在复现论文，其中有一个环节是对图像进行特征提取，因为图像太多所以需要进行批处理。一、为什么要进行批处理在大部分图像处理任务中，第一步是对所需算法进行研究，在这一过程往往只针对一张或者少量图像进行处理，研究算法
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2024-07-31 11:41:26
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