原来CNN是这样提取图像特征的。。。
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 ...
原文：为什么CNN能自动提取图像特征
.介绍 在大部分传统机器学习场景里，我们先经过特征工程等方法得到特征表示，然后选用一个机器学习算法进行训练。在训练过程中，表示事物的特征是固定的。 后来嘛，后来深度学习就崛起了。深度学习对外推荐自己的一个很重要的点是 深度学习能够自动提取特征。如果你是从 DNN 开始了解深度学习，你会对 深度学习能够自动提取特征 很迷茫。但是如果你是从 CNN 开始了解深度学习的，你就会很自然地理解 深度学习能 ...
2018-10-30 09:24 0 5922 推荐指数：
相关推荐
CNN基础二：使用预训练网络提取图像特征
上一节中，我们采用了一个自定义的网络结构，从头开始训练猫狗大战分类器，最终在使用图像增强的方式下得到了82%的验证准确率。但是，想要将深度学习应用于小型图像数据集，通常不会贸然采用复杂网络并且从头开始训练（training from scratch），因为训练代价高，且很难避免过拟合问题。相对 ...
matlab 批量提取CNN特征
无类别，图像混合放置： 有类别，不同类图像按不同文件夹放置 ...
Caffe提取CNN网络特征
来源： http://www.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/p/5078746.html?utm_source=tuicool&utm_medium= ...
图像特征的提取
1、 HOG特征 方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient, HOG）特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。它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。Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用 ...
图像特征提取：图像的矩特征
1. 矩的概念 图像识别的一个核心问题是图像的特征提取，简单描述即为用一组简单的数据（图像描述量）来描述整个图像，这组数据越简单越有代表性越好。良好的特征不受光线、噪点、几何形变的干扰。图像识别发展几十年，不断有新的特征提出，而图像不变矩就是其中一个。 矩是概率与统计中的一个概念，是随机变量 ...
关于图像特征提取【转】
特征提取是计算机视觉和图像处理中的一个概念。它指的是使用计算机提取图像信息，决定每个图像的点是否属于一个图像特征。特征提取的结果是把图像上的点分为不同的子集，这些子集往往属于孤立的点、连续的曲线或者连续的区域。 特征的定义 至今为止特征没有万能和精确的定义。特征的精确定义往往由问题或者应用类型 ...
python图像特征提取
这里使用的是python 3.5 、opencv_python-3.4.0+contrib，特征提取的代码如下： 结提取果： ...