传统的图像对齐方法传统的基于特征的图像对齐方法包括三个步骤：关键点检测和特征描述特征匹配图像变换简而言之，选择两个图像中的兴趣点，将参考图像中的每个兴趣点与浮动图像中的对应点相关联，并对浮动图像进行变换，以使两个图像对齐。 关键点检测和描述关键点定义图像中的重要特征对象(拐角，边缘等)。每个关键点由一个描述符表示。描述符是特征向量，包含关键点的基本特征。描述符必须对图像转换(
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2023-12-20 15:18:19
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在深度学习的很多工作中（例如目标检测、图像分割），融合不同尺度的特征是提高性能的一个重要手段。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。如何将两者高效融合，取其长处，弃之糟泊，是改善分割模型的关键。 图像金字塔（Featurized image pyramid）
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2023-12-21 02:47:42
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特征检测的基本概念特征检测的应用场景图像搜索，一帧图片如果进行完全搜索是非常困难的，因为一帧图片小则几十k，多则好几M，如果对其中每个信息都进行比较的话，这个信息量是难以接受的，所以我们一般是把一帧图片的特征点提取出来，提取出来的特征点只有几k字节，这么少的数据我们再进行搜索就会非常方便，比如google每天从全球获取了大量的图片就会对其进行处理，这些处理就是搜索或者提取图像的特征点，把一帧图片的
研究图像特征检测已经有一段时间了，图像特征检测的方法很多，又加上各种算法的变形，所以难以在短时间内全面的了解，只是对主流的特征检测算法的原理进行了学习。总体来说，图像特征可以包括颜色特征、纹理特等、形状特征以及局部特征点等。其中局部特点具有很好的稳定性，不容易受外界环境的干扰，本篇文章也是对这方面知识的一个总结。本篇文章现在(2015/1/30)只是以初稿的形式，列出了主体的框架，后面还有许多地方
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 目录创新点方法详解杂七杂八总结 创新点 深度回归模型：早期融合模型，在SLAM插件模块中进行稀疏地图到密集地图的转换，和LiDARs的超分辨率。论文概述从稀疏深度测量集和单个RGB图像进行密集深度预测的问题 本
引自：人脸检测 早已比较成熟，传统的基于HOG＋线性分类器 的方案检测效果已经相当不错，我们也不再过多讨论，本节重点讨论人脸特征点对齐，特征点对齐主要应用在确定关键点的位置上，并进一步用于人脸姿态或状态的判断（用在辅助驾驶、疲劳检测、AR等）。 下面介绍常用的人脸对齐算法
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2023-08-02 15:45:42
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目录前言一、什么是迁移学习？二、特征提取介绍三、实例介绍1.获取预训练的网络模型2.使用数据增强3.冻结模型参数 4.修改最后一层的输出类别数5.定义损失函数和优化器 6.训练及验证模型7.完整的代码：总结 前言深度学习一般需要大数据、深网络，但很多情况下我们并不能同时获取这些条件，但我们又想获得一个高性能的网络模型，这个时候，迁移学习就是一个很好的方法。
字节对齐是在分配内存时需要考虑的问题，两个小算法： 假定目前该变量占用n个字节，对齐目标是align,求返回的占用实际内存大小。(1)最容易想到的算法:unsigned int calc_align(unsigned int n,unsigned align)
{
if ( n / align * align == n)
return n;
re
1、SFAMSFAM（尺度特征聚合模块）在端到端的one-stage目标检测器M2Det中提出，M2Det利用主干网络和MLFPN进行特征提取，然后与SSD类似，根据学到的特征，产生密集的bounding box和类别得分，再利用NMS产生最后的位置和类别预测结果。MLFPN包括三个模块：FFM（特征融合模块），TUM（瘦U型模块），SFAM（尺度特征聚合模块）。先看MLFPN的整体流程：FFMv
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2024-04-02 17:34:56
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4个月的实习结束了，本文主要记录自己实习期间对人脸关键点检测的调研结果。目录结构1.背景介绍2.开源数据集3.评价指标4.检测方法5.论文解读5.1传统方法5.1.1 Active Shape Models-Their Training and Application5.2基于级联形状回归5.2.1 Cascaded pose regression CVPR20105.3 基于深度学习5.3.1
在实际工作中，单模型遇到了瓶颈，一般这个时候提升模型效果，一种是做特征，另外一种就是利用复杂模型；我在一边探索特征，一边了解了些模型融合的知识。发现了kaggle很经典的材料。原文很长，干货太多，本文以KAGGLE ENSEMBLING GUIDE为主线，整理了ensemble的多种方法，尽可能通俗的讲明白ensemble。本文目录如下：Voting ensembles（投票）ave
作者 | 毕然 百度深度学习技术平台部主任架构师本课程是百度官方开设的零基础入门深度学习课程，主要面向没有深度学习技术基础或者基础薄弱的同学，帮助大家实现从0到1的跨越。从本课程中，你将学习到：深度学习基础知识numpy实现神经网络构建和梯度下降算法计算机视觉领域主要方向的原理、实践自然语言处理领域主要方向的原理、实践个性化推荐算法的原理、实践本文总结了毕然老师的讲课要点，不免疏漏一些生动的讲课案
特征工程是从现有特征创建新特征的过程，通过特征工程可以捕获原始特征不具有的与目标列的额外关系。这个过程对于提高机器学习算法的性能非常重要。尽管当数据科学家将特定的领域知识应用特定的转换时，特征工程效果最好，但有一些方法可以以自动化的方式完成，而无需先验领域知识。在本文中，我们将通过一个示例介绍如何使用 ATOM 包来快速比较两种自动特征生成算法：深度特征合成 (Deep feature Synth
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2023-06-25 11:37:59
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1、Featuretools1.1 Featuretools介绍Featuretools使用一种称为深度特征合成（Deep Feature Synthesis，DFS）的算法，该算法遍历通过关系数据库的模式描述的关系路径。当DFS遍历这些路径时，它通过应用于数据的操作（包括和、平均值和计数）生成综合特征。例如，对来自给定字段client_id的事务列表应用sum操作，并将这些事务聚合到一个列中。尽
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2023-11-17 13:02:44
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文章目录文件格式的角度图片深度深度像素值像素值范围8位16位24位32位单个原始颜色图片存储8bit24bit32bit16位色彩 16.7M 文件格式的角度从文件格式角度看，一张图片可以保存为很多种不同的格式，比如bmp/png/jpeg/gif等等。图片深度从图片深度来看，图片可以分为8位， 16位， 24位， 32位等。深度右键单击图片属性->详细信息，即可查看图片位深度：像素值说的
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2023-10-14 00:20:53
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在深度学习的很多工作中（例如目标检测、图像分割），融合不同尺度的特征是提高性能的一个重要手段。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。如何将两者高效融合，取其长处，弃之糟泊，是改善分割模型的关键。很多工作通过融合多层来提升检测和分割的性能，按照融合与预测的先后顺序，分类为早融合(E
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2023-12-10 10:59:12
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# 特征匹配与深度学习
特征匹配是计算机视觉和机器学习领域的重要任务。它通常旨在通过比较不同数据中的特征来寻找相似性。在深度学习的帮助下，特征匹配变得越来越高效和准确。本文将介绍特征匹配的基本概念以及如何利用深度学习方法来实现它，同时提供相关的代码示例。
## 特征匹配的基本概念
特征匹配是指在一组数据中识别相似对象或模式的过程。它通常涉及以下步骤：
1. **特征提取**：从原始数据中提
## 特征图深度学习
在深度学习领域，特征图是一个非常重要的概念。特征图是由深度学习模型提取的数据表示，可以帮助模型理解输入数据的结构和特征。特征图深度学习是指利用特征图进行模型训练和预测的过程。本文将介绍特征图深度学习的基本概念，并通过代码示例演示如何使用特征图进行深度学习。
### 什么是特征图？
特征图是深度学习模型中的一种数据表示，通常是一个三维数组，包含了模型从输入数据中提取的特征
原创
2024-04-03 05:59:24
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实现深度学习特征图的流程如下：
```mermaid
flowchart TD;
A(数据准备)-->B(构建模型)
B-->C(初始化参数)
C-->D(前向传播)
D-->E(计算损失)
E-->F(反向传播)
F-->G(更新参数)
G-->H(重复以上步骤)
H-->I(输出特征图)
```
首先，我们需要准备数据。这包括
原创
2024-01-02 09:29:14
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基于DNN的推荐算法引入背景推荐系统的一大挑战是同时具备”记忆能力“和”泛化能力“。 ”记忆能力“：学习那些经常同时出现的特征，发觉历史数据中存在的共现特性。 ”泛化能力“：基于迁移相关性，探索之前几乎没出现过的新特征组合。基于嵌入的模型(FM)对之前没出现过的特征具备二阶泛化能力，即为每个query和item特征学习一个低维稠密的嵌入向量。但FM很难有效学习低维表示，当query-item矩阵稀
