原文:local feature和global feature的理解

在計算機視覺方面,global feature是基於整張圖像提取的特征,也就是說基於all pixels,常見的有顏色直方圖 形狀描述子 GIST等 local feature相對來說就是基於局部圖像塊,即基於local patches的,常見的大多數特征都是局部特征,如SIFT LBP等。 patches的,常見的大多數特征都是局部特征,如SIFT LBP等。 在卷積神經網絡的前提下,loca ...

2020-02-27 22:38 0 884 推薦指數:

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什么是feature map(個人理解

前序: 上圖是輸入是 6x6x3的彩色圖片【彩色圖片一般就是3個feature map(紅綠藍)=彩色圖片channel 的數量】,經過2個不同的卷積核,則產生兩個不同特征的輸出(輸出的圖片就可以看做是feature map) feature map的數量:該層卷積核的個數,有多少個 ...

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

先上一個場景:假如你突然想做飯,但是沒有廚具,也沒有食材。網上購買廚具比較方便,食材去超市買更放心。 實現分析:在快遞員送廚具的期間,我們肯定不會閑着,可以去超市買食材。所以,在主線程里面另起一個子 ...

Mon Dec 24 06:47:00 CST 2018 0 3207
Learning Spread-out Local Feature Descriptors

論文Learning Spread-out Local Feature Descriptors 為什么介紹此文:引入了一種正則化手段,結合其他網絡的損失函數,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   人體姿態識別是計算機視覺的基礎的具有挑戰性的任務,其中對於身體部位的尺度變化性是存在的一個顯著挑戰。雖然金字塔方法廣泛應用於解決此類問題,但該方法還是沒有很好的被探索,我們設計了一 ...

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

(1)邊長的計算公式是: output_h =(originalSize_h+padding*2-kernelSize_h)/stride +1 輸入圖片大小為200×200,依次經過一層卷積(k ...

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

先看看博客上大家是怎么認為的吧: 如果用少量訓練數據訓練出來的模型(Ma)比使用全部數據但是經過特征裁剪訓練出來的模型(Mb)性能還要高,那么能說明什么問題?這里面兩個注意的地方,其一是少量數 ...

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