**用于显著目标检测的非局部深度特征摘要：显著检测目的是突出图像中最相关的物体。当在杂乱背景的顶部描绘显著的物体时，当深度神经网络受到过多的复杂性和缓慢的评估速度的影响时，使用传统的模型的方法就会力不从心。在这篇论文中，我们提出了一种简化的卷积神经网络，它通过多分辨率4×5网格结构将局部信息和全局信息结合起来。与通常情况下使用CRF或超像素来强制实现空间一致性不同，我们实现了一个由Mumfords
RandLA-Net实现了两个核心指标：一个是利用Random_sampling进行提速，二是设计特征提取模块解决Random_sampling带来的信息丢失问题。下图为特征提取模块示意图：由三个模块组成，分别为LocSE，Attentive Pooling，Dilated Residual BlockLocal Spatial Encoding（局部空间编码）给定点云P以及每个点的特征（例如原始
titching模块中对特征提取的封装解析（以ORB特性为例）
OpenCV中Stitching模块（图像拼接模块）的拼接过程可以用PipeLine来进行描述，是一个比较复杂的过程。在这个过程中，特征提取是重要的一个部分。由于OpenCV发展到了3.X以后，Stitching模块的相关函数进行了重新封装，所以对于学习研究造成了一定困难。这里通过解析代
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/
特征选择(亦即降维)是数据预处理中非常重要的一个步骤。对于分类来说，特征选择可以从众多的特征中选择对分类最重要的那些特征，去除原数据中的噪音。主成分分析(PCA)与线性判别式分析(LDA)是两种最常用的特征选择算法。关于PCA的介绍，可以见我的另一篇博文。这里主要介绍线性判别式分析(LDA)，主要基于Fisher Discriminant Analysis with Kernals[
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2024-01-13 22:43:19
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文章目录1 定义2. 字典特征提取API3. 字典特征提取案例：1.实现效果：2.实现代
原创
2023-01-09 17:08:53
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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
首先必须知道什么是特征工程什么是特征工程特征工程是通过对原始数据的处理和加工，将原始数据属性通过处理转换为数据特征的过程，属性是数据本身具有的维度，特征是数据中所呈现出来的某一种重要的特性，通常是通过属性的计算，组合或转换得到的。比如主成分分析就是将大量的数据属性转换为少数几个特征的过程。某种程度而言，好的数据以及特征往往是一个性能优秀模型的基础那么如何提取好的特征将是本文主要内容我们将简要介绍一
原创
2021-03-04 15:09:53
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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
决策树算法之特征工程-特征提取什么是特征提取呢？ 【把数据转化为机器更加容易识别的数据】1 特征提取1.1 定义将任意数据（如文本或图像）转换为可用于机器学习的数字特征注：特征值化是为了计算机更好的去理解数据特征提取分类:
字典特征提取(特征离散化)文本特征提取图像特征提取（深度学习将介绍）1.2 特征提取APIsklearn.feature_extraction2
经验模态分解（Empirical Mode Decomposition, EMD） 优点：能够对非线性、非平稳过程的数据进行线性化和平稳化处理，且经分解后的函数彼此正交，理论上互不相关，从而尽可能多的保留原始数据基本特征。计算步骤：通过计算原序列 Y(t) 的上下包络线的“瞬时平衡位置”，提取内在模函数（IMF）。原序列减去该内在模函数后得到的序列作为新的原序列重复计算，如此依次提取出N
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2023-10-05 21:29:01
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（1）词袋（Bag of Words）表征 文本分析是机器学习算法的主要应用领域。但是，文本分析的原始数据无法直接丢给算法，这些原始数据是一组符号，因为大多数算法期望的输入是固定长度的数值特征向量而不是不同长度的文本文件。为了解决这个问题，scikit-learn提供了一些实用工具可以用最常见的方式从文本内容中抽取数值特征，比如说：标记（tokenizing）文本以及为每一个可能的标记（toke
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2024-01-15 02:07:13
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Scikit-Learn是基于python的机器学习模块，基于BSD开源许可证。这个项目最早由DavidCournapeau 在2007年发起的，目前也是由社区自愿者进行维护。它的主要特点有操作简单、高效的数据挖掘和数据分析、无访问限制、在任何情况下可重新使用、建立在NumPy、SciPy和matplotlib基础上、使用商业开源协议--BSD许可证等。scikit-learn的基本功能主要被分为
图像特征按性质分有颜色，纹理，形状，空间关系，边缘，角点，区域，脊等。通常人的视觉是先从形状，区域和颜色纹理边缘特征快速判断目标，然后再从脊，角点细节上分析判断目标，如果还分析不出，就会动用大脑从空间关系特征进行综合分析。如果关注某个目标，则会以背景，颜色，纹理，形状，区域等特征过滤环境中的干扰目标区域，直接提取相关目标进行特征分析。从形状，区域，颜色，边缘等外部特征快速识别目标，一般采用提取图像
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2024-01-05 14:49:46
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特征工程：特征提取前言1. 特征提取1.1 定义1.2 特征提取API2. 字典特征提取2.1 应用2.2 流程分析2.3 总结3. 文本特征提取3.1 应用3.2 流程分析3.3 jieba分词处理3.4 案例分析3.5 Tf-idf文本特征提取3.5.1 公式3.5.2 案例3.6 Tf-idf的重要性4. 小结 前言学习目标了解什么是特征提取知道字典特征提取操作流程知道文本特征提取操作流程
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2023-11-20 10:02:31
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介绍FPN是一种利用常规CNN模型来高效提取图片中各维度特征的方法。在计算机视觉学科中，多维度的目标检测一直以来都是通过将缩小或扩大后的不同维度图片作为输入来生成出反映不同维度信息的特征组合。这种办法确实也能有效地表达出图片之上的各种维度特征，但却对硬件计算能力及内存大小有较高要求，因此只能在有限的领域内部使用。FPN通过利用常规CNN模型内部从底至上各个层对同一scale图片不同维度的特征表达
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2023-11-24 22:31:12
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另外加了些自己的理解一、原理：Sift算法的优点是特征稳定，对旋转、尺度变换、亮度保持不变性，对视角变换、噪声也有一定程度的稳定性；缺点是实时性不高，并且对于边缘光滑目标的特征点提取能力较弱。 Surf（Speeded Up Robust Features）改进了特征的提取和描述方式，用一种更为高效的方式完成特征的提取和描述。二、Surf实现流程如下：1. 构建Hessian（黑塞矩阵
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2023-12-06 18:56:08
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本篇blog是利用Python进行文章特征提取的续篇，主要介绍构建带TF-IDF权重的文章特征向量。
In [1]:
# 带TF-IDF权重的扩展词库
# 在第一篇文档里 主要是利用词库模型简单判断单词是否在文档中出现。然而与单词的顺序、频率无关。然后词的频率对文档更有意义。因此本文将词频加入特征向量
In [2]:
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2023-11-23 22:51:20
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Retinex理论Retinex理论始于Land和McCann于20世纪60年代作出的一系列贡献,其基本思想是人感知到某点的颜色和亮度并不仅仅取决于该点进入人眼的绝对光线，还和其周围的颜色和亮度有关。Retinex这个词是由视网膜(Retina)和大脑皮层(Cortex)两个词组合构成的.Land之所以设计这个词，是为了表明他不清楚视觉系统的特性究竟取决于此两个生理结构中的
类别可分离性判据特征提取与选择的共同任务是找到一组对分类最有效的特征，有时需要一定的定量准则（或称判据）来衡量特征对分类系统（分类器）分类的有效性。换言之，在从高维的测量空间到低维的特征空间的映射变换中，存在多种可能性，到底哪一种映射变换对分类最有效，需要一个比较标准。此外，选出低维特征后，其组合的可能性也不是唯一的，故还需要一个比较准则来评定哪一种组合最有利于分类。 1．可分离性判据满足的条件 从理论上讲，可以用分类系统的错误概率作为判据，选取分类系统错误（概）率最小的一组特征作为最佳特征。但在实践中；由于类条件分布密度经常是未知的，且即使已知其分布但难于用计算机实现。因此，要研究实用的判据
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2012-03-11 22:30:00
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