一. 数据的计量尺度(Levels of Measurement) 一般认为,数据是对客观现象计量的结果.按照对事物计量的精确程度,可将所采用的计量尺度由低级到高级分为四个层次: 1.定类尺度(Nominal Level /列名尺度):按照事物的某种属性对其进行平行的分类或分组.例:人口的性别(男.女):企业的所有制性质(国有.集体.私营等) n  计量层次最低 n  对事物进行平行的分类 n  各类别可以指定数字代码表示 n  具有=或¹的数学特性 n  数据表现为“类别” l  定类尺度只测

由于人耳对声音的感知(如:频率.音调)是非线性的,为了对声音的感知进行度量,产生了一系列的尺度(如:十二平均律),这里重点说下Bark尺度与Mel尺度.刚开始的时候,我自己也没弄明白这两个尺度的区别.后来才逐渐的明白他们的思考出发点,这里简单分享出来. Bark(巴克)频率尺度是以Hz为单位,把频率映射到心理声学的24个临界频带上,第25个临界频带占据约:16K~20kHz的频率,1个临界频带的宽度等于一个Bark,简单的说,Bark尺度是把物理频率转换到心理声学的频率.Bark尺度频率的中心频

我们或多多少都接触学习过统计学,可统计学到底是一种什么样的学科呢? 我们将统计学定义为:对数据进行收集.整理.展示.分析和解释,以帮助人们更有效地进行决策的科学. 关于统计学的研究通常分为两类:描述统计学和推断统计学. 描述统计学:以某种便于提供信息的方式对数据进行整理.概括和展示的方法. 推断统计学:在样本的基础上对总体的某些性质进行估计的方法. 下面给出了总体和样本的定义. 总体:所研究的个人.事物或者来自个人.事物度量值的全部集合. 个体:所研究总体的一部分. 接下来我们介绍一下统计学中经

0. 聚类步骤 为了完成一个聚类任务,必须遵循以下步骤: 特征选择:合适的选择特征,尽可能多的包含任务关心的信息,使得信息冗余减少和最小化是主要目标: 近邻测度:用于定量测量两个特征向量如何"相似"或"不相似",这里需要注意让选中的特征都具有相同的近邻性,不能让某个或某些特征占支配地位: 聚类准则:依赖于专家的判断,可以通过代价函数或者其他规则表示: 聚类算法:用于揭示数据集的聚类结构: 结果验证:验证聚类算法结果的正确性,通常使用逼近检验: 结果判定:应用领域的专

SIFT特征-尺度不变特征理解 简介 SIFT,即尺度不变特征变换(Scale-invariant feature transform,SIFT),是用于图像处理领域的一种描述.这种描述具有尺度不变性,可在图像中检测出关键点,是一种局部特征描述子.该方法于1999年由David Lowe首先发表于计算机视觉国际会议(International Conference on Computer Vision,ICCV),2004年再次经David Lowe整理完善后发表于International j

SIFT尺度不变特征 D. Lowe. Distinctive image features from scale-invariant key points, IJCV 2004 -Lecture 05 - Scale-invariant Feature Transform (SIFT) - https://www.youtube.com/watch?v=NPcMS49V5hg 本文是上面UCF-CRCV课程视频的学习笔记. DOG(Difference of Gaussian)角点 / Har

<Res2Net: A New Multi-scale Backbone Architecture> 来自:南开大学程明明组 论文:https://arxiv.org/abs/1904.01169 >多尺度的信息 首先一张图片里物体可能有不同的大小,例如沙发和杯子就是不同大小的,第二,必要的上下文信息可能所占的面积要大于物体本身.例如,我们需要根据大桌子的信息来更好的确定桌上的是个杯子或是笔筒.第三点,对细精度分类和语义分割,理解局部,观察不同尺度下的信息是有必要的. Alexnet按顺

算法原理请参考此文:  kinect fusion 3D重建基本算法  http://log.csdn.net/xiaohu50/article/details/51592503 三维重建为三维空间实体建立适合计算机表示和处理的三维数学模型,建立一个相对于真实三维世界坐标系的计算机世界坐标系中的三维映射模型. 三维重建的关键因素为尺度(点的邻域覆盖单位).相对位置(刚体物体的体元相对位置及位置映射).原点位置. 对于尺度问题,通常有两种解决方法.第一种,直接得到实体到计算机世界坐标系的绝对映射关

理解SIFT.tab{font-size:12px; margin-bottom: 10px;}.tab a{cursor:pointer;cursor:pointer;display:inline-block;margin-right:10px;color:#000}#tab-html{color:#ccc}.content-container .content-html{visibility: hidden;}.content-container.html .content-markdown

转自http://blog.csdn.net/ty101/article/details/8905394 本文的PDF版本,以及涉及到的所有文献和代码可以到下列地址下载: 1.PDF版本以及文献:http://download.csdn.net/detail/ty101/5349816 2.原作者的MATLAB代码:http://download.csdn.net/detail/ty101/5349894 LBP一种用来描述图像纹理特征的算子,该算子由芬兰奥卢大学的T.Ojala等人在1996年

之前结合不同人的资料理解了sift的原理,这里通过opencv中的代码来加深对sift的实现的理解. 使得能够从原理性理解到源码级的理解.不过该博文还是大量基于<赵春江, opencv2.4.9 源码分析,SIFT http://blog.csdn.net/zhaocj>的. 在opencv3.0中,已经看不到sift.cpp源代码了,在2.4.10中还是有的:opencv\sources\modules\nonfree\src下面.可以看出这是一个非免费代码.使用需要付费的,毕竟sift是哥

curvelet下载的curvelet工具包,有以下三个文件:fdct_usfft_matlab.fdct_wrapping_matlab.mecv三个文件夹添加到matlab路径中即可. curvelet matlab示例代码理解: 1. fdct_wrapping function C = fdct_wrapping(x, is_real, finest, nbscales, nbangles_coarse) % fdct_wrapping.m - Fast Discrete Curvele

0 - 背景 经典的R-CNN存在以下几个问题: 训练分多步骤(先在分类数据集上预训练,再进行fine-tune训练,然后再针对每个类别都训练一个线性SVM分类器,最后再用regressors对bounding box进行回归,并且bounding box还需要通过selective search生成) 时间和空间开销大(在训练SVM和回归的时候需要用网络训练的特征作为输入,特征保存在磁盘上再读入的时间开销较大) 测试比较慢(每张图片的每个region proposal都要做卷积,重复操作太多)

论文地址:https://arxiv.org/pdf/1504.08083.pdf 翻译请移步:https://blog.csdn.net/ghw15221836342/article/details/79549500 背景问题: 1.R-CNN网络训练.测试速度都很慢:R-CNN网络中,一张图经由selective search算法提取约2k个建议框[这2k个建议框大量重叠],而所有建议框变形后都要输入AlexNet CNN网络提取特征[即约2k次特征提取],会出现上述重叠区域多次重复提取特征

1.源码下载及转换为VS2012 WIN32版本. http://www.cnblogs.com/larch18/p/4560690.html 2.原文: http://wenku.baidu.com/link?url=ls5vmcYnsUdC-ynKdBzWgxMX9WomZH2sDRvnQ634UlN8p7oJm_ATFWrLlTQ3H_Co3y-7fL8Jt0MbHu800RWJtSABPKRxrtZvkjkXiFzdLLG 3.原文翻译: http://www.cnblogs.com/l

overfeat是在AlexNet出现后,推出来的模型,其不仅用于物体分类,来用于定位,检测等,可以说是一个涉及很多应用场景的通用模型,值得看看. 本文将从两个方面来讲解,第一部分从论文角度来说一说,第二部分谈一些理解. 一.论文详解 一,介绍 卷积网络的主要优势是提供end-to-end解决方案:劣势就是对于标签数据集很贪婪.所以在大的数据集上面取得了很大的突破,但是在小的数据集上面突破不是很大. ImageNet数据集上的分类图片,物体大致分布在图片中心,但是感兴趣的物体常常在尺寸和位置(以

转载自: http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7639681 SIFT(Scale-invariant feature transform)是一种检测局部特征的算法,该算法通过求一幅图中的特征点(interest points,or corner points)及其有关scale 和 orientation 的描述子得到特征并进行图像特征点匹配,获得了良好效果,详细解析如下: 算法描述 SIFT特征不只具有尺度不变性,即使改变旋转角度

SIFT(Scale-invariant feature transform)是一种检测局部特征的算法,该算法通过求一幅图中的特征点(interest points,or corner points)及其有关scale 和 orientation 的描述子得到特征并进行图像特征点匹配,获得了良好效果,详细解析如下: 算法描述 SIFT特征不只具有尺度不变性,即使改变旋转角度,图像亮度或拍摄视角,仍然能够得到好的检测效果.整个算法分为以下几个部分: 1. 构建尺度空间 这是一个初始化操作,尺度空间

一幅图像中总存在着其独特的像素点,这些点我们可以认为就是这幅图像的特征,成为特征点.计算机视觉领域中的很重要的图像特征匹配就是一特征点为基础而进行的,所以,如何定义和找出一幅图像中的特征点就非常重要.这篇文章我总结了视觉领域最常用的几种特征点以及特征匹配的方法. 在计算机视觉领域,兴趣点(也称关键点或特征点)的概念已经得 到了广泛的应用, 包括目标识别. 图像配准. 视觉跟踪. 三维重建 等. 这个概念的原理是, 从图像中选取某些特征点并对图像进行局部 分析,而非观察整幅图像. 只要图像中有足够

本文来自<\(S^3\)FD: Single Shot Scale-invariant Face Detector>,时间线为2017年11月. 0 引言 基于锚的目标检测方法,是通过分类和回归一系列预先设定的锚来检测目标的.这里预先设定的锚通常都是一个个基于不同尺度和长宽比的框.这些锚通常都是关联一层(faster rcnn)或者多层(SSD)卷积层.通过不同卷积层的空间尺度和stride大小来决定锚的位置和间隔.关联锚的网络层通常是为了用来分类和对齐这些锚.相比于其他方法,基于锚的检测方法