为什么要进行maxpool？ max pooling之后，仅保留了最代表性的pixel 浅层网络输出： 深层网络输出： 图1虽然人容易看，但特征不具有代表性，就是说不能通过一个特征就判定它是否是行人，之所以人看起来容易，是因为人做了后面深层网络做的东西。 图2比较难以区分，因为它已经对某些结构进行了 ...
转载
2021-09-07 14:13:00
797阅读
2评论
特征提取——局部特征
<!--more-->
LOG,HOG,DOG微分算子在近圆的斑点检测方面效果很好
HOG特征
https://blog.csdn.net/coming_is_winter/article/details/72850511
https://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/7929348/
总结：Dalal提出的Hog特征
原创
2023-05-12 15:13:32
316阅读
一直在网上看到的都是关于深度学习是黑匣子，不需要理解它里面做了什么，只要给它一个输入，它就给你一个输出或者多个输出。中间的模型具体做了什么谁也说不清，也不需要说清楚。这里我们就拿图像分类举例：那么每个卷积层在做什么呢，在收集信息。每一个网络层都是在提取图像的特征1，边缘检测，检测到很多个边缘，2。多个边缘特征组合后得到角度特征和外形特征3.多个外形特征组合后得到物体部分特征，部分特征在
# 深度学习局部特征匹配
作为一名经验丰富的开发者，我很愿意教会你如何实现深度学习局部特征匹配。在本文中，我将为你提供一个详细的流程，以及每一步需要做什么和相应的代码示例。希望这篇文章能帮助你快速入门并理解这个过程。
## 流程图
首先，让我们通过一个流程图来描述整个实现过程。
```mermaid
flowchart TD
A(准备数据集) --> B(数据预处理)
B --> C(构建
原创
2023-12-17 04:46:02
207阅读
图像局部特征提取算子介绍及实现
原创
2021-12-23 16:34:19
1024阅读
LOG,HOG,DOG微分算子在近圆的斑点检测方面效果很好HOG特征
原创
2023-04-12 09:26:50
283阅读
全局特征 全局特征指每一张行人图片的全局信息进行一个特征抽取，得到一个向量，没有包含任何空间信息。没有spatial信息会有问题 有时候，一个人只有上半身，一个人只有下半身就很蛋疼。所以全局特征会遇到瓶颈。 为了解决这个问题，提出局部特征 局部特征 局部特征是对图像的某一个区域进行特征抽取，最后将多 ...
转载
2021-09-18 20:07:00
1462阅读
2评论
物体识别：SIFT 特征；
人脸识别：LBP 特征；
行人检测：HOG 特征；
0. 常见手工设计的低级别特征
manually designed low-level features
语音：高斯混合模型和隐马尔可夫模型；
Gabor features for : texture classification
Local Binary Patterns (LBP) for: face classi
转载
2017-05-07 15:01:00
400阅读
物体识别：SIFT 特征；人脸识别：LBP 特征；行人检测：HOG 特征；
0. 常见手工设计的低级别特征manually designed low-level features
语音：高斯混合模型和隐马尔可夫模型；
Gabor features for : texture classification
Local Binary Patterns (LBP) for: face classifi
转载
2017-05-07 15:01:00
109阅读
ref:手写字体识别模型LeNet5诞生于1994年，是最早的卷积神经网络之一。LeNet5通过巧妙的设计，利用卷积、参数共享、池化等操作提取特征，避免了大量的计算成本，最后再使用全连接神经网络进行分类识别，这个网络也是最近大量神经网络架构的起点。LeNet5的网络结构示意图如下所示： 这里写图片描述 LeNet5由7层CNN（不包含输入层）组成，上图中输入的原始图像大小是32×32像素，卷积层用
开篇文章，先介绍一下背景。老实说不能算完全原创，主要是参考matlab帮助系统，添上一些自己的理解。E文好的可以直接去看帮助文件，这里记录一下一方面逼自己去好好理解一下内容，另外一方面也想提高一下英文阅读能力。不过本人比较懒，也不知道能坚持多久，写一篇是一篇吧。废话不多说，直接上文。在唠叨一句，文中用到的代码都是matlab脚本语言，版本是2016b。什么是局部特征？局部特征指在图像中发现的的模式
转载
2023-11-11 22:45:35
71阅读
本文介绍了一种名为DocFormerv2的多模态Transformer模型，它专为视觉文档理解（VDU）而设计。该模型可以处理视觉、语言和空间特征，利用编码器-解码器架构，并通过不对称地使用新颖的无监督任务进行预训练，以促进不同模态间局部特征的对齐。实验结果表明，DocFormerv2在包括表格事实验证、信息抽取和文档VQA在内的多个基准测试中表现优异，甚至在某些任务上超过了规模更大的模型。此外，
SIFT（尺度不变特征变换，Scale-Invariant Feature Transform）是在计算机视觉领域中检测和描述图像中局部特征的算法，该算法于1999年被David Lowe提出，并于2004年进行了补充和完善。该算法应用很广，如目标识别，自动导航，图像拼接，三维建模，手势识别，视频跟踪等。 一，sift算法的特征 1.SIFT特征是图像的局部特征，其对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不
CNN原理和结构观点提出关于照片的三种观点引出了CNN的作用。局部性：某一特征只出现在一张image的局部位置中。相同性： 同一特征重复出现。例如鸟的羽毛。不变性：subsampling下图片性质不变。类似于图片压缩。相比与Fully Connected，减少了权重数目。组成结构卷积层使用一个集合的滤波器在输入数据上滑动，得到内积，形成K张二维的激活图，作为该层卷积层的输出。每类的滤波器寻找一种特
转载
2024-04-25 12:05:50
53阅读
训练过程中特征图的可视化在网络训练的过程中，有时我们想知道网络中某些层输出的特征图到底长啥样，从而能够比较清楚的知道网络在每一层到底学到了哪些有用的特征信息，也能更好的帮助我们设计优秀的网络结构。本文详细介绍了在训练过程中，某些层次特征图的可视化操作。1、创建模型这里我们使用预训练好权重的 AlexNet 模型# 引入alexnet模型及权重
from torchvision.models imp
线检测--快速几何形状检测 参考：【OpenCV入门指南】第七篇 线段检测与圆检测（一）、边缘检测 一维显著特征常见表示为边缘。边缘检测的预处理常用 高斯模糊；主要数学运算为计算一阶和二阶导数，寻找梯度和零交叉点，其中梯度计算可用快速卷积...
转载
2015-08-01 15:34:00
214阅读
2评论
1.引言在计算机视觉发展初期，机器对客观世界的视觉感知主要依赖相机捕获的二维图像或图像序列。然而世界在欧氏空间内是三维的，图像因为仅仅捕捉了世界在某个视角下投影的信息将在对物体的尺度和几何属性表征上产生不确定性。相比之下，点云（Point cloud）作为一种最原始的三维数据表征能够精准地反映物体的真实尺寸和形状结构，逐渐成为了机器视觉感知所依赖的另一种数据形式。图1 典型的主动式和被动式点云传
转载
2022-09-21 14:28:36
774阅读
1.函数作用域介绍 函数作用域Python中函数作用域分为4种情况：L：local，局部作用域，即函数中定义的变量：E：enclosing，嵌套的父级函数的局部作用域，即包含此函数的上级函数的局部作用域，但不是全局的。G：global，全局变量，即模块级别定义的变量，在模块开始、函数外定义的变量。B：built-in，系统固定模块里的变量，比如int，bytearray等
前文大概介绍了CPU中的ORB特征提取算法的实现方法。其中提到了虽然ORB是专门为CPU设计的特征提取算法，但在OpenCV中的cudafeatures2d里也存在着用CUDA加速的ORB算法库（OpenCV编译时需交叉编译CUDA才可用）。网上关于OpenCV3中GPU加速的ORB算法的实例特别少，博主根据官方的reference介绍，参考CPU版的ORB算法，摸索出了一套CUDA ORB算法的
SIFT的计算复杂度较高。 后记： 使用SiftGPU编译成功，但对于图像处理，整个流程未能见得明显的时间缩短，数据拷贝占据较长时间。
转载
2017-03-27 17:05:00
173阅读
2评论
