AKAZE是KAZE的加速版，sift,surf等特征都是通过高斯核进行线性尺度空间进行特征检测的，相同尺度下每个点的变换是一样的，由于高斯函数是低通滤波函数，会平滑图像边缘，以至图像损失掉许多细节信息。针对这一问题，作者提出了一种基于非线性尺度空间的特征点检测方法，该非线性尺度空间保证了图像边缘 ...

绪论 假如我有2张美女图片，我想确认这2张图片中美女是否是同一个人。这太简单了，以我专研岛国动作片锤炼出来的火眼金睛只需轻轻扫过2张图片就可以得出结论。但是，如果我想让计算机来完成这个功能就困难重重了：再性感的美女在计算机眼中也只是0-1组成的数据而已。一种可行的方法是找出2张图片中的特征点 ...

参考博客：https://www.cnblogs.com/ironstark/p/5051533.html 关键点检测本质上来说，并不是一个独立的部分，它往往和特征描述联系在一起，再将特征描述和识别、寻物联系在一起。NARF 算法可以分成两个部分，第一个部分是关键点提取，第二个部分是关键点 ...

一、 SIFT算法 1、算法简介 尺度不变特征转换即SIFT (Scale-invariant feature transform)是一种计算机视觉的算法。它用来侦测与描述影像中的局部性特征， 它在空间尺度中寻找极值点，并提取出其位置、尺度、旋转不变量，此算法由 David ...

FAST，2006年提出并在2010年稍作修改后发表，若某像素与其周围邻域内足够多的像素点相差较大，则该像素可能是角点。 【函数】 Ptr<FastFeatureDetector> create( int threshold=10,bool nonmaxSuppression ...

传统的GBDT是以CART作为基分类器，xgboost还支持线性分类器，这个时候XGBOOST相当于带L1和L2正则化的逻辑斯蒂回归（分类问题）或者线性回归（回归问题）。传统的GBDT在优化的hih只用到一阶导数信息，xgboost则对代价函数进行了二阶泰勒展开，同时用到了一阶和二阶导数。顺便提 ...

Xgboost是GB算法的高效实现，xgboost中的基学习器除了可以是CART（gbtree）也可以是线性分类器（gblinear）。 传统GBDT以CART作为基分类器，xgboost还支持线性分类器，这个时候xgboost相当于带L1和L2正则化项的逻辑斯蒂回归（分类问题）或者线性回归 ...

GBT、GBDT、GBRT与Xgboost 我们首先介绍下提升树，再依此介绍梯度提升树、GBDT、GBRT，最后介绍Xgboost. 提升树(boosting tree) 提升树(boosting tree)是以决策树为基本学习器的提升方法，它被认为是统计学习中性能最好的方法 ...