原文:特征和分类器——《卷积神经网络与计算机视觉》读书笔记

特征提取和分类是典型计算机视觉系统的两个关键阶段。视觉系统的准确性 稳健性和效率很大程度上取决于图像特征和分类器的质量。特征提取方法可以分为两个不同的类别,即基于手工的方法和基于特征学习的方法。分类器可以分为两组,即浅层模型和深层模型。 特征是任何独特的方面或特性,用于解决与特定应用相关的计算任务。n个特征的组合可以表示为n维向量,称为特征向量。特征向量的质量取决于其区分不同类别的图像样本的能力 ...

2019-12-05 13:41 0 352 推荐指数:

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计算机视觉】如何使用opencv自带工具训练人脸检测分类器

前言 使用opencv自带的分类器效果并不是很好,由此想要训练自己的分类器,正好opencv有自带的工具进行训练。本文就对此进行展开。 步骤 1.查找工具文件; 2.准备样本数据; 3.训练分类器; 具体操作 注意,本文是在windows系统实现的,当然也可以在linux系统进行 ...

Wed Sep 26 23:03:00 CST 2018 0 1155
计算机视觉基础-2——图像分类卷积网络介绍

一、图像分类定义 可以用一个简单的公式来描述图像分类的过程: 训练:通过训练集{(x1,y1),...,{xn,yn}}来获得一个预测函数f,满足在训练集上的最小误差。 测试:向预测函数f输入一个从来没有见过的x,得到预测值y。 二、泛化能力   我们在训练的过程中,要注意 ...

Tue Jul 09 22:56:00 CST 2019 0 829
深度学习与计算机视觉:基于Python的神经网络的实现

在前面两篇文章介绍了深度学习的一些基本概念,本文则使用Python实现一个简单的深度神经网络,并使用MNIST数据库进行测试。 神经网络的实现,包括以下内容: 神经网络权值的初始化 正向传播 误差评估 反向传播 更新权值 主要是根据反向传播的4个基本方程,利用 ...

Mon Jan 07 19:29:00 CST 2019 1 1887
『TensorFlow』读书笔记_进阶卷积神经网络_分类cifar10_上

完整项目见:Github 完整项目中最终使用了ResNet进行分类,而卷积版本较本篇中结构为了提升训练效果也略有改动 本节主要介绍进阶的卷积神经网络设计相关,数据读入以及增强在下一节再与介绍 网络相关参数 输入24*24的图片 卷积->relu激活->最大池化->标准化 ...

Mon Dec 11 00:58:00 CST 2017 0 1346
计算机视觉』空洞卷积

层会导致信息损失)且计算量相当的情况下,提供更大的感受野。 顺便一提,卷积结构的主要问题如下: ...

Sat Sep 22 01:27:00 CST 2018 0 12140
《数据分析实战-托马兹.卓巴斯》读书笔记第3章-从朴素贝叶斯分类器到复杂的神经网络、随机树森林

python数据分析个人学习读书笔记-目录索引 第3章 探索数据 本章会介绍一些技术,帮助你对一个银行营销电话的数据进行分类。你将学习以下主题:·测试并比较模型·朴素贝叶斯分类器·将逻辑回归作为通用分类器使用·将支持向量机用作分类引擎·使用决策树进行分类·使用随机森林预测订阅者·使用 ...

Mon Mar 16 02:23:00 CST 2020 0 646
 
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