对于目标识别的一些idea-传递特征的position而不是特征或特征图

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对于目标识别的一些idea-传递特征的position而不是特征或特征图

我们在目标识别中通常是识别到目标的,通过proposals回归的方式,但是如果我们可以在训练过程中识别到特征以后,将特征的位置信息传到下一层网络这样是否会训练收敛更快, 精度更高. 可能这也是以后机器学习或深度学习发展的方向,就是改变传送到下一层的信息,或者指定学习发展,损失优化规则等等…

浅谈独立特征（independent features）、潜在特征（underlying features）提取、以及它们在网络安全中的应用

1. 关于特征提取 0x1:什么是特征提取特征提取研究的主要问题是,如何在数据集未明确表示结果的前提下,从中提取出重要的潜在特征来.和无监督聚类一样,特征提取算法的目的不是为了预测,而是要尝试对数据进行特征识别,以此得到隐藏在数据背后的深层次意义. 回想一下聚类算法的基本概念,聚类算法将数据集中的每一行数据分别分配给了某个组(group)或某个点(point),每一项数据都精确对应于一个组,这个组代表了组内成员的平均水平. 特征提取是这种聚类思想更为一般的表现形式,它会尝试从数据集中寻找新的数…

读书笔记 effctive c++ Item 20 优先使用按const-引用传递（by-reference-to-const）而不是按值传递(by value)

1. 按值传递参数会有效率问题默认情况下,C++向函数传入或者从函数传出对象都是按值传递(pass by value)(从C继承过来的典型特性).除非你指定其他方式,函数参数会用实际参数值的拷贝进行初始化,函数调用者会获得函数返回值的一份拷贝.这些拷贝由对象的拷贝构造函数生成.这使得按值传递(pass-by-value)变成一项昂贵的操作.举个例子,考虑下面的类继承体系(Item 7): class Person { public: Person(); // parameters omitte…

【Python图像特征的音乐序列生成】图像特征在旋律生成中有什么用

jishude 首先援引一个资料网页:http://www.cosmosshadow.com/ml/%E5%BA%94%E7%94%A8/2016/03/01/%E9%9F%B3%E4%B9%90%E7%94%9F%E6%88%90.html 这个网页可以让基础薄弱的人对于乐理有一个全面的感知. 这个项目有一个重要的中间数据,用来连接前后两个深度神经网络,那就是图像的特征. 图像的特征可以是一个特征向量,用来作为音乐生成的隐性参数.但是为了宏观上控制音乐序列,我们需要显式地定义一些规则:拍子.调…

手把手教你用深度学习做物体检测(五)：YOLOv1介绍

"之前写物体检测系列文章的时候说过,关于YOLO算法,会在后续的文章中介绍,然而,由于YOLO历经3个版本,其论文也有3篇,想全面的讲述清楚还是太难了,本周终于能够抽出时间写一些YOLO算法相关的东西.本篇文章,我会先带大家完整的过一遍YOLOv1的论文,理解了YOLOv1才能更好的理解它的后续版本,YOLOv2和v3会在下一篇文章中介绍." YOLOv1 论文:< You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection &…

Machine Learning – 第2周（Linear Regression with Multiple Variables、Octave/Matlab Tutorial）

Machine Learning – Coursera Octave for Microsoft Windows GNU Octave官网 GNU Octave帮助文档 (有900页的pdf版本) Octave 4.0.0 安装 win7(文库) Octave学习笔记(文库) octave入门(文库) WIN7 64位系统安装JDK并配置环境变量(总是显示没有安装Java) MathWorks This week we're covering linear regression with mul…