OpenCV特征点检测------ORB特征 ORB是是ORiented Brief的简称.ORB的描述在下面文章中: Ethan Rublee and Vincent Rabaud and Kurt Konolige and Gary Bradski, ORB: an efcient alternative to SIFT or SURF, ICCV 2011 没有加上链接是因为作者确实还没有放出论文,不过OpenCV2.3RC中已经有了实现,WillowGarage有一个talk也提到了这个…

当数据量很大的时候,分类任务通常使用[离散特征+LR]集成[连续特征+xgboost],如果把连续特征加入到LR.决策树中,容易造成overfit. 如果想用上连续型特征,使用集成学习集成多种算法是一种方法,但是一是过程复杂了一些,另外训练过程会非常耗时,在不损失很多特征信息的情况下,可以考虑将连续特征转换成离散特征加入到LR模型中. 转换特征分成两种情况: 第一种情况: 特征还未转化成训练数据所需要的向量格式,此时每个特征为单独的一列,需要对这些单独的列进行离散化分桶. 第二种情况: 所有特征…

转发:https://blog.csdn.net/lujiandong1/article/details/49448051 处理离散型特征和连续型特征并存的情况,如何做归一化.参考博客进行了总结:https://www.quora.com/What-are-good-ways-to-handle-discrete-and-continuous-inputs-together总结如下:1.拿到获取的原始特征,必须对每一特征分别进行归一化,比如,特征A的取值范围是[-1000,1000],特征B的取…

介绍 在机器学习算法的世界里,特征工程是非常重要的.实际上,作为一名数据科学家,这是我最喜欢的方面之一!从现有特征中设计新特征并改进模型的性能,这就是我们进行最多实验的地方. 世界上一些顶级数据科学家依靠特征工程来提高他们在竞赛排行榜得分.我相信你甚至会在结构化数据上使用各种特征工程技术. 我们可以将此技术扩展到非结构化数据(例如图像)吗?对于计算机视觉爱好者来说,这是一个有趣的问题,我们将在本文中解决这个问题.准备好对图像数据进行特征提取形式的特征工程吧! 在本文中,我将向你介绍一种流行的图像…

为了减少神经网络的计算消耗,论文提出Ghost模块来构建高效的网络结果.该模块将原始的卷积层分成两部分,先使用更少的卷积核来生成少量内在特征图,然后通过简单的线性变化操作来进一步高效地生成ghost特征图.从实验来看,对比其它模型,GhostNet的压缩效果最好,且准确率保持也很不错,论文思想十分值得参考与学习   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: GhostNet: More Features from Cheap Operations 论文地址:https://arxiv.org/a…

1.FAST(featuresfrom accelerated segment test)算法 http://blog.csdn.net/yang_xian521/article/details/7411438 特征点检测和匹配是计算机视觉中一个很有用的技术.在物体检测,视觉跟踪,三维常年关键等领域都有很广泛的应用.很多传统的算法都很耗时,而且特征点检测算法只是很多复杂图像处理里中的第一步,得不偿失.FAST特征点检测是公认的比较快速的特征点检测方法,只利用周围像素比较的信息就可以得到特征点,简…

1.输出XGBoost特征的重要性 from matplotlib import pyplot pyplot.bar(range(len(model_XGB.feature_importances_)), model_XGB.feature_importances_) pyplot.show() XGBoost 特征重要性绘图 也可以使用XGBoost内置的特征重要性绘图函数 # plot feature importance using built-in function from xgboo…

        ORB算法 目录(?)[+] 什么是ORB 如何解决旋转不变性 如何解决对噪声敏感的问题 关于尺度不变性 关于计算速度 关于性能 Related posts 什么是ORB 七 4 Year 2011 passionke未分类 ORB是是ORiented Brief的简称.ORB的描述在下面文章中: Ethan Rublee and Vincent Rabaud and Kurt Konolige and Gary Bradski, ORB: an efcient alternat…

类似于ORBSLAM中的ORB.txt数据库. https://blog.csdn.net/lingyunxianhe/article/details/79063547   ORBvoc.txt是怎么建的有人知道吗如何可以建一个自己的ORBvoc.txt呢  就是怎么建一个自己的ORB词典数据库..  比如:每一个字都有一个自己的特征描述子 建立一个词典..…

处理连续性特征 二值化与分段 sklearn.preprocessing.Binarizer根据阈值将数据二值化(将特征值设置为0或1),用于处理连续型变量.大于阈值的值映射为1,而小于或等于阈值的值映射为0.默认阈值为0时,特征中所有的正值都映射到1.二值化是对文本计数数据的常见操作,分析人员可以决定仅考虑某种现象的存在与否.它还可以用作考虑布尔随机变量的估计器的预处理步骤(例如,使用贝叶斯设置中的伯努利分布建模). #将年龄二值化 data_2 = data.copy() from skle…