最小二乘、加权最小二乘（WLS）、迭代加权最小二乘（迭代重加全最小二乘）（IRLS）最小二乘：最小二乘法（又称最小平方法）是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。最小二乘法还可用于曲线拟合。 中每一列为特征，每一行代表一个样本；为标签；是参数 有优化问题： 对函数关于参数求偏
SWA(随机权重平均)[Averaging Weights Leads to Wider Optima and Better Generalization](
原创
2022-12-04 07:55:18
362阅读
模型融合：最新进展和应用摘要模型融合是一种流行的方法，其用于组合两个或更多预测模型的后验概率，以创建更准确的模型。本文总结了近期集中技术的理论背景，并介绍实际应用的实例。这些新颖的融合技术的实例包括了通过一次添加一个模型来组合后验概率的平均或投票方法之外的预测概率的加权（诸如堆叠或混合）。比较了几个数据集的拟合统计数据，以此来突出每种方法的优缺点，并提供可用作SAS Entrprise Miner
文章目录1 前言2 融合评价指标介绍2.1 平均梯度 AG2.2 空间频率 SF2.3 标准差 STD2.4 互信息 MI2.5 标准化互信息 NMI3 代码实现3.1 平均梯度AG python实现3.2 空间频率SF python实现3.3 标准差STD 利用cv2库3.4 互信息MIpython实现4 总结 1 前言上次介绍了5种可以直接调用skimage库就可以实现的融合图像评估方法，这
高级驾驶员辅助系统ADAS（Advanced Driver Assistance Systems）中有各种传感器，无论是在传感器内或是单独的ECU内进行数据处理，以及整车厂和供应商之间的不同合作模式，都导致了ADAS数据融合系统设计的不同方式。与此同时，对于日益增长的传感器数据进行处理的算法也日益复杂。为了应对这种日益增长的复杂性，传感器数据融合系统需要考虑如下方面：多个传感器的融合，比如多个雷达
GAN-FM: Infrared and Visible Image Fusion Using GAN With Full-Scale Skip Connection and Dual Markovian Discriminators文章学习笔记模型结构GAN-FM的总体框架如图所示，它包含一个发生器和两个鉴别器。给定一对配准的红外图像Iir和可见光图像Ivi，生成器旨在从两幅源图像中提取并组合有
所谓人脸融合：给定输入人脸A、B，输出的人脸C具有A和B共同的特征，是一张全新的人脸，也可以说是一张假脸。人脸融合的过程主要有三步：人脸特征点，人脸融合，人脸交换。第一步，通过深度学习训练的模型对两张待融合的图像进行关键点；第二步，根据结果对人脸进行融合；第三步，将融合得到的人脸交换到待交换的人脸上，合成最终图像。实际上做到第二步已经达到了人脸融合的基本要求，对于人脸交换，大部分用于假
1. 模型融合的概念：先产生一组个体学习器，然后利用某种策略将它们结合起来，加强模型效果。周志华和李航老师的书中都证明随着个体学习器数目的增大，集成的错误率将呈指数级下降，最终趋向于零。因此，模型融合被广泛应用。2. 模型融合的策略：1.简单加权融合： 回归（分类概率）：算术平均融合（Arithmetic mean），几何平均融合（Geometric mean）； 分类：投票（Voting) 综合
12.48 混合型数据聚类算法混合型数据在本文是指分类型数据和数值型数据并存的一类数据，由于两类数据描述的差异性，使得混合型数据聚类算法中类个数的确定变得越来越困难。针对分类型数据，Chen et al [36] 利用熵的性质提出了一个针对分类型数据确定聚类个数的层次聚类方法。该方法根据增量熵的变化来指导凝聚层次聚类过程，根据每层对应划分的期望熵的二次导数随类个数的变化曲线来估计候选的最佳聚类个数
关键词：动态场景，相机重定位导 读本文是对发表于计算机视觉和模式识别领域的顶级会议 CVPR 2021的 Oral 论文 “Robust Neural Routing Through Space Partitions for Camera Relocalization in Dynamic Indoor Environments”（通过在空间划分中鲁棒的神经路由实现室内动态场景的相机重
☞ ░ 前往老猿Python博客 ░一、概述在《OpenCV-Python图像的加法运算cv2.add函数详解》详细介绍了图像的加法运算，除了这种加法外，OpenCV还提供了带权重的加法，即两副图像的像素通道值相加时各自按一定的权重比例取值来相加。假设有2个图像矩阵src1和src2，在两个图像融合时，各自的权重分别为alpha和beta，则二者融合后的目标图像dst中各像素通道值的计算公式为：
转载
2023-11-20 09:26:12
127阅读
基于关键点特征的图像匹配与融合（SIFT+KNN）原理分析SIFT、SURFFlannBasedMatcher（KD树的KNN算法）Homography 计算单应性变换矩阵结果可视化代码实现 原理分析使用SIFT进行关键点提取是一种非常方便快速无需训练的特征点提取方式，提取的关键点可以用来进行图像对之间的关联进而计算两幅图像间单应性变换矩阵，进而进行图像匹配与融合。SIFT、SURFSIFT（S
目录前言一、参数的更新1. SGD的缺点2. Momentum3. AdaGrad4. Adam5. 基于MNIST数据集地更新方法比较二、权重的初始值1. 权重初始值不能设为0总结前言本节介绍权重参数的优化方法，即寻找最优权重参数的最优化方法。一、参数的更新1. SGD的缺点如果函数的形状飞军向，比如呈延伸状，搜索的路径会非常低效。究其根本原因是梯度的方向并没有指向最小值的方向。 2.
转载
2023-11-26 11:04:58
186阅读
数据是电网调度控制系统稳定运行的关键依据, 而因为硬件故障等原因导致数据采集过程中的数据缺失会 影响到系统数据的完整性, 从而对电网调度的智能性和高效性产生相应的影响. 因此, 针对缺失数据的准确预测对 于智能电网调度系统的建设有着重要的意义. 本文针对解决电网领域电能量采集系统的缺失数据预测问题对已有 的基于 CNN 和 LSTM 联合预测方法进
一、原始ORB算法 1.原始FAST角点检测 2、原始BRIEF特征点描述子 3、O-FAST 角点检测 ORB 的特征点检测部分采用的是 FAST 算子，并在针对其不具备方向性这一缺点进行改进。FAST 算子以其角点提取准确、高效、快速性能，在并行追
天气的接口 http://openweather.weather.com.cn/
原创
2023-04-17 10:31:16
106阅读
# 如何实现 Java 耗时监控 - SWA (时间监控与分析)
在现代应用程序开发过程中，性能监控显得尤为重要。本文将指导您如何在 Java 中实现一个简单的耗时监控功能（SWA）。此过程包括设计、代码编写和监控实现。以下是实现流程的步骤概述。
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 设计功能需求与目标 |
| 2 | 创建监控工具类 |
| 3
一、概述 引导滤波是由何恺明等人于2010年发表在ECCV的文章《Guided Image Filtering》中提出的，后续于2013年发表。引导过滤器根据局部线性模型原理，通过考虑引导图像的内容来计算过滤输出，引导图像可以是输入图像本身或另一个不同的图像。具有以下特点：引导滤波器可以像流行的双边滤波器
前言研究机器学习模型，有时觉得单一模型有其局限性，加另一个模型进去，效果会不会好点，或者将二者进行结合输出。目前市面上的一些文章，尤其喜欢使用融合模型。接下来简单聊聊融合的方式。1 融合对象融合对象，是指我们要对什么进行融合，这里是指不同的算法、模型和个体学习器等等。 融合对象的基本信息：训练数据：数据集使用比例、预处理方法模型结构：RF、XGBoost、CatBoost、CNN、LSTM等;超参
特征融合阶段这个是FPN特有的阶段，FPN一般将上一步生成的不同分辨率特征作为输入，输出经过融合后的特征。输出的特征一般以P作为编号标记。如FPN的输入是，C2、C3、C4、C5、C6，经过融合后，输出为P2、P3、P4、P5、P6。FPN的演进 FPN网络主要解决的问题是目标检测在处理多尺度变化问题的不足。其中FPN自从被提出来，先后迭代了不少版本。大致迭代路径如下图： 1、
