原文:local feature和global feature的理解

在计算机视觉方面,global feature是基于整张图像提取的特征,也就是说基于all pixels,常见的有颜色直方图 形状描述子 GIST等 local feature相对来说就是基于局部图像块,即基于local patches的,常见的大多数特征都是局部特征,如SIFT LBP等。 patches的,常见的大多数特征都是局部特征,如SIFT LBP等。 在卷积神经网络的前提下,loca ...

2020-02-27 22:38 0 884 推荐指数:

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什么是feature map(个人理解

前序: 上图是输入是 6x6x3的彩色图片【彩色图片一般就是3个feature map(红绿蓝)=彩色图片channel 的数量】,经过2个不同的卷积核,则产生两个不同特征的输出(输出的图片就可以看做是feature map) feature map的数量:该层卷积核的个数,有多少个 ...

Sat Jul 11 19:36:00 CST 2020 0 20031
彻底理解Java的feature模式

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Mon Dec 24 06:47:00 CST 2018 0 3207
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论文Learning Spread-out Local Feature Descriptors 为什么介绍此文:引入了一种正则化手段,结合其他网络的损失函数,尤其是最新cvpr 2018的hardnet(Working hard to know your neighbor’s margins ...

Thu Aug 30 17:06:00 CST 2018 0 1414
Learning Feature Pyramids for Human Pose Estimation(理解

0 - 背景   人体姿态识别是计算机视觉的基础的具有挑战性的任务,其中对于身体部位的尺度变化性是存在的一个显著挑战。虽然金字塔方法广泛应用于解决此类问题,但该方法还是没有很好的被探索,我们设计了一 ...

Tue Nov 27 18:51:00 CST 2018 0 1245
feature map 大小以及反卷积的理解

(1)边长的计算公式是: output_h =(originalSize_h+padding*2-kernelSize_h)/stride +1 输入图片大小为200×200,依次经过一层卷积(k ...

Sun Mar 03 19:42:00 CST 2019 0 548
feature selection

先看看博客上大家是怎么认为的吧: 如果用少量训练数据训练出来的模型(Ma)比使用全部数据但是经过特征裁剪训练出来的模型(Mb)性能还要高,那么能说明什么问题?这里面两个注意的地方,其一是少量数 ...

Tue Mar 13 04:55:00 CST 2012 0 7940
 
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