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
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/
1、图像金字塔将图片进行不同尺度的缩放，得到图像金字塔，然后对每层图片提取不同尺度的特征，得到特征图。一幅图像的金字塔是一系列以金字塔形状排列的分辨率逐步降低，且来源于同一张原始图的图像集合。其通过梯次向下采样获得，直到达到某个终止条件才停止采样。我们将一层一层的图像比喻成金字塔，层级越高，则图像越小，分辨率越低。特点：不同尺度的特征都可以包含很丰富的语义信息，精度高 ，但速度慢。2、多尺度的卷积
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
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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**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
语音识别对特征参数有如下要求：1. 能将语音信号转换为计算机能够处理的语音特征向量2. 能够符合或类似人耳的听觉感知特性3. 在一定程度上能够增强语音信号、抑制非语音信号常用特征提取方法有如下几种：（1）线性预测分析（LinearPredictionCoefficients，LPC） 拟人类的发声原理，通过分析声道短管级联的模型得到的。假设系
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
神经网络大多解决图像识别问题：输入一张图像，输出该对象对应的类别。目标检测输入的同样是一张图片，区别在于输出不单单是图像的类别，还有该图像中包含的所有物体以及其位置，本博文先从R-CNN讲起。 说起R-CNN（Region - Cnn）,它是第一个成功的将深度学习应用到目标检测的算法。传统的目标检测算法先是在图片中以穷举算法选出所有物体可能出现的区域框，然后在区域框中提取特征并且使用
LBP（Local Binary Patterns）是一直直接，且行之有效的图像特征提取算子。其基本思想是：对于图中某个像素(i,j)，取其一定的邻域，例如3*3。对于邻域内的每个像素(p,q)，如果这个像素(p,q)值大于等于中心像素(i,j)值，则将这个(p,q)像素记为1，否则记为0。然后将邻域内所有的1和0，按照一定的顺序，组成2进制串，就构成了中间像素的局部2值特征，或者将此2进制串转换
机器学习好伙伴之scikit-learn的使用——特征提取什么是特征提取sklearn中特征提取的实现PCA（主成分分析）LDA（线性评价分析）应用示例PCA部分LDA部分 有些时候特征太多了，可以利用sklearn中自带的函数进行特征提取噢什么是特征提取在进行机器学习的实验里，但并不是所有的维度都是有用的，如果能将对实验结果影响较大的有用维度提取出来，去除掉无用维度，那么既可以提高预测的精度、
对于即将到来的人工智能时代，作为一个有理想有追求的程序员，不懂深度学习（Deep Learning）这个超热的领域，会不会感觉马上就out了？作为机器学习的一个分支，深度学习同样需要计算机获得强大的学习能力，那么问题来了，我们究竟要计算机学习什么东西？答案当然是图像特征了。将一张图像看做是一个个像素值组成的矩阵，那么对图像的分析就是对矩阵的数字进行分析，而图像的特征，就隐藏在这些数字规律中。深度学
目录1. 转置卷积的直观理解1.1 卷积和转置卷积2. 转置卷积的计算过程2.1 思路一：将转置卷积看成几个矩阵相加2.2 思路二：转置卷积是一种卷积3. 如何计算转置卷积输出feature map的size 1. 转置卷积的直观理解1.1 卷积和转置卷积卷积的直观理解：卷积用来抽取输入的特征，底层的卷积抽取的是纹理、颜色等底层特征，上层的卷积抽取的是语义特征。卷积的输出一般称为feature
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
适用情况某天，老板心血来潮，给你一个分类的任务，但又缺乏大量可供训练的数据，还着急忙慌的催着你要；或者说，有数据，但是不够多；或者说，有数据，数量也够，但是分布比较单一，无法照顾实际业务中的数据分布；或者说，数据有了，也能照顾实际业务的情况，但是分布五花八门，没有稳定的视觉特征；又或者，你手头有个聚类任务，需要一个通用的视觉特征表示，一会看着颜色可以，搞个颜色直方图做特征，一会又看着纹理有规律，搞
毫无疑问，上面的那副图画看起来像一幅电脑背景图片。这些都归功于我的妹妹，她能够将一些看上去奇怪的东西变得十分吸引眼球。然而，我们生活在数字图片的年代，我们也很少去想这些图片是在怎么存储在存储器上的或者去想这些图片是如何通过各种变化生成的。在这篇文章中，我将带着你了解一些基本的图片特征处理。data massaging 依然是一样的：特征提取，但是这里我们还需要对跟多的密集数据进行处理，但同时数据清
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2023-08-04 11:14:47
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卷积和池化----自动学习各个层次上的特征； 常见的特征：颜色、亮度；边缘、角点、直线等局部特征；纹理、几何形状等复杂的信息和结构特征；典型的卷积神经网络：卷积层、下采样池化层、全连接层；卷积层1）卷积操作对输入图像进行降维和特征抽取 2）卷积运算是线性操作，而神经网络要拟合的是非线性的函数，因此和前全连接网络类似，我们需要加上激活函数，常用的有 sigmoid 函数，tanh 函数，ReLU 函
众所周知通常CNN要求输入图像尺寸是固定的，比如现有的效果比较好的pre-trained的模型要求输入为224224，227227等。这个要求是CNN本身结构决定的，因为CNN一般包括多个全连接层，而全连接层神经元数目通常是固定的，如4096，4096，1000。这一限制决定了利用CNN提取的特征是单一尺度的，因为输入图像是单一的。 多尺度特征（multi-scale feature）能有效改善i
1.概念CNN -> 深度学习模型，主要用于图像识别、语音识别、自然语言处理等。2.卷积操作1.滑动卷积核(一个小矩阵、滤波器)对输入图像进行特征提取
2.滑动在图像上，对每个位置的像素进行加权求和 -> 新的输出矩阵(特征图)\[y[i] = (w * x)[i] = sum(j=0 to k-1) w[j] * x[i+j]
\]3.通过不同的卷积可以提取不同的特征，比如边缘、角点
深度神经网络框架：(前向神经网络FDNN&&全连接神经网络FCNN)使用误差反向传播来进行参数训练(训练准则、训练算法)数据预处理 最常用的两种数据预处理技术是样本特征归一化和全局特征标准化。 a.样本特征归一化 如果每个样本均值的变化与处理的问题无关，就应该将特征均值归零，减小特征相对于DNN模型的变化。在语音识别中，倒谱均值归一化(CMN)是在句子内减去MFCC特征的均值，可以
