深度网络既然在图像识别方面有很高的准确率，那将某一层网络输出数据作为图像特征也应该是可行的。该程序给出了使用Alexnet第七层作为激活层提取图像特征的示例。代码如下：clear;trainPath=fullfile(pwd,‘image‘);trainData=imageDatastore(trainPath,...‘IncludeSubfolders‘,true,‘LabelSource‘,‘
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2018-03-14 11:22:48
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由于可用的特征提取和分类器构造方法较多，为了确定选取方法。现在从视频提取的图像上进行算法验证，取这些图像的一部分进行训练，剩余部分进行测试，并进行交叉验证。找到准确率最高的方法后再将其用于测试集。以reco_toolbox为例，下面给出方法选取的代码：clc,closeall,clear,drawnowdatabase_name={‘JDPig‘};database_ext={‘jpg‘,‘jpg
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2018-03-13 14:03:43
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图像识别进入深度学习时代后，特征提取这个词的使用频率明显下降了。因为深度网络已经完成了从图像输入到分类结果输出的全过程，似乎不需要再关心特征的好坏和特征提取对于识别结果的影响。不过，不管从算法研究还是工程实现角度看，将特征提取独立出来应该更有利。这样我们可以对各种特征提取方法和各种识别算法进行组合，找出效果最好的方案。我们先考虑非神经网络提取的特征，在深度神经网络大热以前，局部特征、空间金字塔、稀
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2018-03-13 14:00:33
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图像特征，图像纹理，图像频域等多种角度提取图像的特征。 LBP,局部二值模式，局部特征描述算子，具有很强的纹理特征描述能力，具有光照不变性和旋转不变性。用python进行简单的LBP算法实验： （1）LBP旋转模式不变性 初始的LBP算法不具有旋转不变性，LBP串的连接顺序是固定的，当图像旋转后LB ...
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2018-03-07 21:41:06
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参见原书1.5节 构建预测模型的一般流程 问题的日常语言表述->问题的数学语言重述重述问题、提取特征、训练算法、评估算法 熟悉不同算法的输入数据结构：1.提取或组合预测所需的特征2.设定训练目标3.训练模型4.评估模型在训练数据上的性能表现 机器学习：开发一个可以实际部署的模型的全部过程，包括对机器 ...
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2018-03-04 13:07:18
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CNN产生的起因是为了减少神经元数目并减少计算量 卷积神经网络的结构一般包含 输入层 _input layer_ : 用于数据的输入 卷积层 _convolutional layer_ : 使用卷积核进行特征提取以及特征映射 激励层 _active layer_ : 由于卷积是线性运算，添加非线性映 ...
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2018-03-01 20:04:15
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车牌识别普遍应用，在方方面面，都有车牌是被的应用，停车场的出入口可曾留意过那相机？在汽车后市场，平安城市，智慧停车等诸多行业都有着很重要的地位，那么您知道车牌识别的原理吗？ 车牌识别技术要求能够将运动中的汽车牌照从复杂背景中提取并识别出来，通过车牌提取、图像预处理、特征提取、车牌字符识别等技术，识别 ...
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2018-02-26 23:23:40
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如何使用 scikit-learn 为机器学习准备文本数据 欢迎大家前往云+社区，获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 文本数据需要特殊处理，然后才能开始将其用于预测建模。 我们需要解析文本，以删除被称为标记化的单词。然后，这些词还需要被编码为整型或浮点型，以用作机器学习算法的输入，这一过程称为特征提取 ...
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2018-02-24 21:55:07
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文本数据预处理，包括文档切分、文本分词、去停用词（包括标点、数字、单字和其它一些无意义的词）、文本特征提取、词频统计、文本向量化等操作。 1.文档切分 文档切分这个操作是可选的，取决于你获取到的文档集合的形式。如果你得到的文档集合本身就是一篇一篇文章分开的，那么这一步就可以省略了。反之，如果文档集合 ...
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2018-02-23 18:53:26
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文章版权由作者李晓晖和博客园共有，若转载请于明显处标明出处：http://www.cnblogs.com/naaoveGIS/ 1. 背景 我们用遥感的手段进行卫星特征提取、多幅影像间的特征变化提取的案例越来越多，尤其在深度学习算法越发成熟以及诸如阿里天池大赛这些活动的激发下，相信在更多的行业，卫星 ...
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2018-02-23 14:04:43
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