利用codebook法训练得到背景模型后，对背景差分得到的掩模图像去噪声并找到较大连通域。相对于平均背景法，它的分割效果更好些。当然，分割效果和背景模型训练的帧数有很大关系，适当调整一些参数会得到更好的效果。 1 #include "stdafx.h" 2 #include "cv.h" 3 ...
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2015-11-28 23:15:09
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caffe虽然已经安装了快一个月了，但是caffe使用进展比较缓慢，果然如刘老师说的那样，搭建起来caffe框架环境比较简单，但是完整的从数据准备->模型训练->调参数->合理结果需要一个比较长的过程，这个过程中你需要对caffe中很多东西，细节进行深入的理解，这样才可以知道为什么能有这样的结果.....
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2015-10-16 11:40:09
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一 .使用CMUSphinx训练声学模型 CMUSphinx工具包中自带好几个高质量的声学模型。美语模型，法语，中文模型。这些模型是经过优化的，为了得到最佳的性能，大多数指令交互系统能直接用这些模型，甚至一些大词汇量的应用也能直接用他们。 除此之外，CMUSphinx提供了功能，能适应现存的模型，为...
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2015-09-17 21:04:32
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一，不用分词的短词组语言模型训练参考资源：http://cmusphinx.sourceforge.net/wiki/tutoriallm sphinx官方教程 1）文本准备 生成文本文件，内含一行一个的单词。头尾有 标记，如下所示，其中单词前后都有空格。文件为utf-8格式，文件名为test.t....
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2015-09-15 18:12:38
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【http://www.voxforge.org/home/dev】1.声学模型训练 声学模型的训练过程，就是使用你的语音数据生成说话人独立的声学模型，或者将Voxforge在线的声学模型适应你的声音特色。Linux训练你自己特色的声学模型How-to - using a scriptTuto...
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2015-09-09 13:19:50
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1. 训练的文件segmentor_train.txt文件内容，用空格分隔词中国 进出口 银行 与 中国 银行 加强 合作新华社 北京 十二月 二十六日 电 （ 记者 周根良 ）今日 三 大 股指 均 小幅 低开，随后 沪深指数 在 权重板块 集体 拉升 的 带动 下 小幅 上涨，但 创业板 却 出...
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2015-08-12 01:15:45
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在做模型训练的时候，尤其是在训练集上做交叉验证，通常想要将模型保存下来，然后放到独立的测试集上测试，下面介绍的是Python中训练模型的保存和再使用。scikit-learn已经有了模型持久化的操作，导入joblib即可from sklearn.externals import joblib模型保存>>> os.chdir("workspace/model_save")
>>> from sklea...
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2015-07-31 22:01:18
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版权声明：本文为原创文章，转载请注明来源。1.原理1.1 概念交叉验证(Cross-validation)主要用于模型训练或建模应用中，如分类预测、PCR、PLS回归建模等。在给定的样本空间中，拿出大部分样本作为训练集来训练模型，剩余的小部分样本使用刚建立的模型进行预测，并求这小部分样本的预测误差或者预测精度，同时记录它们的加和平均值。这个过程迭代K次，即K折交叉。其中，把每个样本的预测误差平方加和...
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2015-07-28 21:15:20
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引言在之前的两节博文《混合和装袋》和《自适应提升》中，我们已经有现成的一堆假设g在手中，我们还如何将这些g混合起来，得到更好的分类器。
混合方式可以分为三种情况：
把g看做是同等地位，通过投票或者平均的方式将它们合起来，称为Bagging
g是不平等的，有好有坏，一个可行的做法是把g当成是特征的转换，然后丢进线性模型训练就可以了，这称为AdaBoost
如果是不同的条件下，使用不...
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2015-07-26 12:40:57
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L1、L2范式及稀疏性约束假设需要求解的目标函数为： E(x) = f(x) + r(x) 其中f(x)为损失函数，用来评价模型训练损失，必须是任意的可微凸函数，r(x)为规范化约束因子，用来对模型进行限制，根据模型参数的概率分布不同，r(x)一般有:L1范式约束(模型服从高斯分...
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2015-07-05 16:23:12
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