對於即將到來的人工智能時代,作為一個有理想有追求的程序員,不懂深度學習(Deep Learning)這個超熱的領域,會不會感覺馬上就out了?作為機器學習的一個分支,深度學習同樣需要計算機獲得強大的學習能力,那么問題來了,我們究竟要計算機學習什么東西?答案當然是圖像特征了。將一張圖像看做是一個個 ...
.介紹 在大部分傳統機器學習場景里,我們先經過特征工程等方法得到特征表示,然后選用一個機器學習算法進行訓練。在訓練過程中,表示事物的特征是固定的。 后來嘛,后來深度學習就崛起了。深度學習對外推薦自己的一個很重要的點是 深度學習能夠自動提取特征。如果你是從 DNN 開始了解深度學習,你會對 深度學習能夠自動提取特征 很迷茫。但是如果你是從 CNN 開始了解深度學習的,你就會很自然地理解 深度學習能 ...
2018-10-30 09:24 0 5922 推薦指數:
對於即將到來的人工智能時代,作為一個有理想有追求的程序員,不懂深度學習(Deep Learning)這個超熱的領域,會不會感覺馬上就out了?作為機器學習的一個分支,深度學習同樣需要計算機獲得強大的學習能力,那么問題來了,我們究竟要計算機學習什么東西?答案當然是圖像特征了。將一張圖像看做是一個個 ...
上一節中,我們采用了一個自定義的網絡結構,從頭開始訓練貓狗大戰分類器,最終在使用圖像增強的方式下得到了82%的驗證准確率。但是,想要將深度學習應用於小型圖像數據集,通常不會貿然采用復雜網絡並且從頭開始訓練(training from scratch),因為訓練代價高,且很難避免過擬合問題。相對 ...
無類別,圖像混合放置: 有類別,不同類圖像按不同文件夾放置 ...
來源: http://www.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/p/5078746.html?utm_source=tuicool&utm_medium= ...
1、 HOG特征 方向梯度直方圖(Histogram of Oriented Gradient, HOG)特征是一種在計算機視覺和圖像處理中用來進行物體檢測的特征描述子。它通過計算和統計圖像局部區域的梯度方向直方圖來構成特征。Hog特征結合SVM分類器已經被廣泛應用 ...
1. 矩的概念 圖像識別的一個核心問題是圖像的特征提取,簡單描述即為用一組簡單的數據(圖像描述量)來描述整個圖像,這組數據越簡單越有代表性越好。良好的特征不受光線、噪點、幾何形變的干擾。圖像識別發展幾十年,不斷有新的特征提出,而圖像不變矩就是其中一個。 矩是概率與統計中的一個概念,是隨機變量 ...
特征提取是計算機視覺和圖像處理中的一個概念。它指的是使用計算機提取圖像信息,決定每個圖像的點是否屬於一個圖像特征。特征提取的結果是把圖像上的點分為不同的子集,這些子集往往屬於孤立的點、連續的曲線或者連續的區域。 特征的定義 至今為止特征沒有萬能和精確的定義。特征的精確定義往往由問題或者應用類型 ...
這里使用的是python 3.5 、opencv_python-3.4.0+contrib,特征提取的代碼如下: 結提取果: ...