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稀疏特征(Sparse Features) 稀疏表示(Sparse Representations)  【机器学习算法分析】

1.什么是稀疏表示: 用较少的基本信号的线性组合来表达大部分或者全部的原始信号。 其中,这些基本信号被称作原子,是从过完备字典中选出来的;而过完备字典则是由个数超过信号维数的原子聚集而来的。可见,任一信号在不同的原子组下有不同的稀疏表示。 假设我们用一个M*N的矩阵表示数据集X,每一行代表一个样本,每一列代表样本的一个属性,一般而言,该矩阵是稠密的,即大多数元素不为0。 稀疏表示的含义是,寻找一个系数矩阵A(K*N)以及一个字典矩阵B(M*K),使得B*A尽可能的还原X

pix2pix 生成对抗网络  【机器学习算法分析】

pix2pix算法笔记 https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/98453672 生成对抗网络系列(4)——pix2pix https://zhuanlan.zhihu.com/p/38411618 论文:Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks 论文链接:https://arxiv.org/

FlowNet 提取光流特征  【机器学习算法分析】

光流:简单来说, 是利用图像序列中像素在时间域上的变化以及相邻帧之间的相关性来找到上一帧跟当前帧之间存在的对应关系,从而计算出相邻帧之间物体的运动信息的一种方法。FlowNet(光流神经网络)主要有两个版本:FlowNet: Learning Optical Flow with Convolutional Networks论文:https://arxiv.org/abs/1504.06852v2 FlowNet 2.0: Evolution of Optical Flow Estimation with

深度学习网络结构 U net  【机器学习算法分析】

论文地址:http://www.arxiv.org/pdf/1505.04597.pdf 深入理解深度学习分割网络Unet——U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation https://blog.csdn.net/Formlsl/article/details/80373200 Mask = Function(I) 图像分割,简单的来讲就是给

PSNR - 峰值信噪比  【机器学习算法分析】

PSNR的全称为“Peak Signal-to-Noise Ratio”,直译为中文就是峰值信噪比。是一种衡量图像质量的指标。 计算PSNR要先知道MSE(均方误差)的计算。两个m×n单色图像I和K,如果一个为另外一个的噪声近似,那么它们的的均方误差定义为: MSE的概念应该是比较熟悉的,这也是常见的损失函数。而PSNR就是通过MSE得出来的,公式如下: 其中,MAXI是表示图像点颜色的最大数值,如果每个采样点

ROC曲线与AUC值  【机器学习算法分析】

ROC全称是“受试者工作特征”(Receiver Operating Characteristic)。ROC曲线的面积就是AUC(Area Under the Curve)。AUC用于衡量“二分类问题”机器学习算法性能(泛化能力)。 1.概述 AUC(Area Under roc Curve)是一种用来度量分类模型好坏的一个标准。这样的标准其实有很多,例如:大约10年前在machine learning文献中一统天下的标准:分类精度;在信息检索(IR)领

【认真学习】行为识别笔记:improved dense trajectories算法(iDT算法)  【机器学习算法分析】

iDT算法是行为识别领域中非常经典的一种算法,在深度学习应用于该领域前也是效果最好的算法。由INRIA的IEAR实验室于2013年发表于ICCV。目前基于深度学习的行为识别算法效果已经超过了iDT算法,但与iDT的结果做ensemble总还是能获得一些提升。所以这几年好多论文的最优效果都是“Our method+iDT”的形式。

HOG方向梯度直方图、光流、HOF与MBH特征简述  【机器学习算法分析】

HOG HOG (Histogram of oriented gradient)特征是法国研究人员Dalal在2005年CVPR上提出的一种实现人体目标检测的图像描述方法,该特征通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。其优点是可以对几何和光学的形变保持很好的不变形,换句话说,对环境的变化具有很强的鲁棒性。 该特征的主要思想是:图像中局部目标的表象和性状能够被梯度或边缘的方向密度很好的描述本(本质:梯度的统计信息,而梯度主要存在于边缘的地方)。在实际操作中,将图像分为小

莫队算法小介绍——看似暴力的莫队算法  【机器学习算法分析】

https://blog.csdn.net/lqybzx/article/details/52235761 莫队算法——从入门到黑题 https://www.cnblogs.com/WAMonster/p/10118934.html

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