# 用PyTorch实现Haar特征的指南
Haar特征是一种用于图像处理和计算机视觉的特征提取方法，广泛应用于人脸检测等任务。本文将引导你一步一步地用PyTorch实现Haar特征提取，旨在帮助刚入行的小白开发者掌握基本技术。
## 实现流程
我们将整个实现过程拆分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---
原创
2024-09-24 03:58:32
49阅读
tf.gather_nd 函数对应的pytorch函数1. 简单介绍2. 步入正题2.1 tensorflow tf.gather_nd()2.2 pytorch框架手动实现gather_nd()函数3. 重点之处==pytorch实现== tf.gather_nd()函数4.上文中第二节中 tuple_tensor()函数总结 1. 简单介绍从一开始学习的是【python】中的pytorch框
转载
2023-10-02 06:27:09
181阅读
转载
2018-10-02 21:57:00
650阅读
任何参与过机器学习比赛的人，都能深深体会特征工程在构建机器学习模型中的重要性，它决定了你在比赛排行榜中的位置。特征工程具有强大的潜力，但是手动操作是个缓慢且艰巨的过程。Prateek Joshi，是一名数据科学家，花了不少时间研究多种特征，并从不同角度分析其可行性。现在，整个特征工程过程可实现自动化，他将通过这篇文章进行详细介绍。下面会使用Python特征工程库Featuretools来实现这个任
HTK特征提取工具HCopy主要调用了HParm.c和HSigP.c这两个C文件里面的函数来实现了原始波形信号到MFCC的转换。特征提取的数据全部放在内存中处理，函数调用过程如下：main()->OpenSpeechFile->OpenParmFile->OpenBuffer->OpenAsChannel->FillBufFromChannel->GetFram
转载
2024-01-02 10:14:52
38阅读
Viola-Jones人脸检测算法是第一个实时的人脸检测算法。其影响力就不用多说了，即便是现在，该算法的应用仍然非常广泛。众所周知，Viola-Jones算法分为三个部分，Harr特征和积分图，特征选择的AdaptBoost以及用于训练的Cascade模型。对于Cascade模型，它更多的表示的是一种Strategy，这可以当作一个另外的类别了，这个类别可以看作算法的一种“细节”处理，不同的人对其
推荐
原创
2015-04-01 11:33:54
10000+阅读
1评论
googlenet注意：每个分支所得的特征矩阵高和宽必须相同1.inception块的引入（1）alexnet引入ReLu（缓解梯度消失），隐层全连接层后加入了丢弃层 （2）vgg出现卷积层组合成块（通过堆叠三个33卷积核来代替55卷积核需要的参数） （3）nin模型出行1*1卷积，丢弃全连接层 （4）googlenet全部结合，inception块，从四个路径从不同层面抽取信息，然后在输出通道维
Pytorch学习（一）一些基础认识相关教程文档Tensor张量对Tensor的认识Tensor的常用基本操作Autograd自动微分对Autograd的认识Autograd的内部机理简单的神经网络CNN对神经网络CNN的简单认识定义网络 相关教程文档Pytorch官方教程传送门 PyTorch中文文档传送门 参考博文Zen_君的简书Tensor张量对Tensor的认识其实标量，向量，矩阵它们三
本系列文章由@浅墨_毛星云 出品，
转载
2022-01-13 12:57:05
366阅读
关系拟合 (回归)这次会来见证神经网络是如何通过简单的形式将一群数据用一条线条来表示. 或者说, 是如何在数据当中找到他们的关系, 然后用神经网络模型来建立一个可以代表他们关系的线条.建立数据集我们创建一些假数据来模拟真实的情况. 比如一个一元二次函数: y = a * x^2 + b, 我们给 y 数据加上一点噪声来更加真实的展示它.x = torch.unsqueeze(torch.linsp
转载
2024-09-15 19:40:12
139阅读
1 特征融合【学习资源】图像处理-特征融合：相加、拼接、Attention1.1 底层特征/高层特征低层特征：低层特征分辨率更高，包含更多位置、细节信息，但是由于经过的卷积更少，其语义性更低，噪声更多。高层特征：高层特征具有更强的语义信息，但是分辨率很低，对细节的感知能力较差。1.2 早融合/高融合/Attention融合早融合(Early fusion): 先融合多层的特征，然后在融合
转载
2024-05-24 20:35:14
64阅读
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
# PyTorch实现CNN提取图像特征
在计算机视觉领域，卷积神经网络（CNN）因其在图像分类、物体检测和图像生成等任务中的出色表现而备受关注。本文将探讨如何使用PyTorch实现CNN模型来提取图像特征，并提供相关的代码示例。
## 1. 什么是卷积神经网络？
卷积神经网络是一类深度学习模型，专门用于分析图像及其特征。CNN通过局部连接、权重共享和多层结构来减少参数的数量，从而提高模型的
Haar特征与积分图1. Adaboost方法的引入1.1 Boosting方法的提出和发展 在了解Ada
原创
2022-01-13 11:12:42
162阅读
动动发财的小手，点个赞吧！ PyTorch 中用于图形捕获、中间表示、运算符融合以及优化的 C++
动动发财的小手，点个赞吧！PyTorch 中用于图形捕获、中间表示、运算符融合以及优化的 C++ 和 GPU 代码生成的深度学习编译器技术入门计算机编程是神奇的。我们用人类可读的语言编写代码，就像变魔术一样，它通过硅晶体管转化为电流，使它们像开关一样工作，
转载
2023-12-07 11:03:39
72阅读
简述在学习GANs的时候遇到一篇论文DCGANs，说是其中用到了卷积神经网络。 所以，就抽空学习一下，结果，真没想到有那么多的坑。 文章目录简述数据配置配套的代码段参数设置训练集批处理构建测试集构建CNN框架训练测试结果全部代码参考 数据配置第一步配置数据的时候就贼坑了。。。看下面的这一篇文章就可以解决，就是手动下载之后，放在一个目录下，之后，再修改源码中指定的位置，之后再运行，代码会从本地下载（
转载
2023-11-02 00:20:55
239阅读
最近开始利用Pytorch写一些深度学习的模型，没有系统的去学习pytorch的用法，也还没来得及去看别人的写法，先简单记录一些自己的想法。 利用Pytorch在写一些具有多个分支的模型时（比如具有特征融合、模型融合或者多个任务的网络结构），模型类该怎么写，loss会怎么传播，应该先将input融合再传入forward还是传入forward后再进行融合等问题。特征融合使用相同的模型对输入进行特征的
转载
2023-12-23 21:51:45
135阅读
一、基础知识1、计算机视觉工具包：torchvisiontorchvision.transforms : 常用的图像预处理方法torchvision.datasets : 常用数据集的dataset实现，MNIST，CIFAR-10，ImageNet等torchvision.model : 常用的模型预训练，AlexNet，VGG， ResNet，GoogLeNet等2、常用的图像预处理方法数据中
转载
2023-10-10 21:49:47
123阅读
文章目录前言一、什么叫优化器二、优化器的种类介绍1、SGD（Stochastic Gradient Descent）**思想****数学表达****实际使用**2、Adam**思想****数学表达****实际使用**3、RMSprop（Root Mean Square Propagation）**思想****数学表达****实际使用**总结 前言一、什么叫优化器用于优化模型的参数。在选择优化器时
转载
2023-09-27 21:17:59
171阅读
文章目录理论代码验证原生写法算法融合1.改造2.融合对比耗时 理论 论文中提及如何将一个训练时的多分支模块转换为单一的卷积，从而达到加速的目的。如下图所示： 代码验证 视频介绍的代码中并没有考虑BN层。原生写法 对应上图中(A)的第1幅小图：import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import tim
转载
2023-12-15 17:53:48
145阅读
