目录 EM算法(1):K-means 算法 EM算法(2):GMM训练算法 EM算法(3):EM算法运用 EM算法(4):EM算法证明 EM算法(2):GMM训练算法 1. 简介 GMM模型全称为Gaussian Mixture Model,即高斯混合模型.其主要是针对普通的单个高斯模型提出来的.我们知道,普通高斯模型对实际数据拟合效果还不错,但是其有一个致命的缺陷,就是其为单峰函数,如果数据的真实分布为复杂的多峰分布,那么单峰高斯的拟合效果就不够好了. 与单峰高斯模型不同,GMM模型是多个高斯

目录 1. gmm-init-mono 模型初始化 2. compile-train-graghs 训练图初始化 3. align-equal-compiled 特征文件均匀分割 4. gmm-acc-stats-ali 累积模型重估所需数据 5. gmm-sum-accs 并行数据合并 6. gmm-est 声音模型参数重估 7. gmm-boost-silence 模型平滑处理 8. gmm-align-compiled 特征重新对齐 9. train_mono.sh 整体流程详解 转载注明

tornadomeet 前景检测算法_4(opencv自带GMM) http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2012/06/02/2531705.html 前面已经有3篇博文介绍了背景减图方面相关知识(见下面的链接),在第3篇博文中自己也实现了gmm简单算法,但效果不是很好,下面来体验下opencv自带2个gmm算法. opencv实现背景减图法1(codebook和平均背景法) http://www.cnblogs.com/tornadomeet/

论文提出了新的少样本目标检测算法,创新点包括Attention-RPN.多关系检测器以及对比训练策略,另外还构建了包含1000类的少样本检测数据集FSOD,在FSOD上训练得到的论文模型能够直接迁移到新类别的检测中,不需要fine-tune   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Few-Shot Object Detection with Attention-RPN and Multi-Relation Detector 论文地址:https://arxiv.org/abs/1908.0

​ 前言 这篇文章非常全面细致地介绍了Batch Size的相关问题.结合一些理论知识,通过大量实验,文章探讨了Batch Size的大小对模型性能的影响.如何影响以及如何缩小影响等有关内容. 本文来自公众号CV技术指南的技术总结系列 欢迎关注公众号CV技术指南 ,专注于计算机视觉的技术总结.最新技术跟踪.经典论文解读. 在本文中,我们试图更好地理解批量大小对训练神经网络的影响.具体而言,我们将涵盖以下内容: 什么是Batch Size? 为什么Batch Size很重要? 小批量和大批量如何凭

描述 学校的秋季运动会即将开始,为了决定参赛人员,各个班又开始忙碌起来. 小Hi和小Ho作为班上的班干部,统计分配比赛选手的重任也自然交到了他们手上. 已知小Hi和小Ho所在的班级一共有N名学生(包含小Hi和小Ho),编号依次为1..N. 运动会一共有M项不同的比赛,编号为1..M.第i项比赛每个班需要派出m[i]名选手参加. 根据小Hi和小Ho的统计,编号为i的学生表示最多同时参加a[i]项比赛,并且给出他所擅长的b[i]项比赛的编号. 小Hi和小Ho希望将每个学生都安排到他所擅长的比赛项目,

1.try块在发生异常的地方中断程序的执行.2.如果有catch块,就检查该块是否匹配已抛出的异常类型.如果没有catch块,就执行finally块(如果没有catch块,就一定要有finally块)3.如果有catch块,但它与已发生的异常类型不匹配,就检查是否有其他catch块.4.如果有catch块匹配已发生的异常类型,就执行它包含的代码,再执行finally块(如果有).5.如果catch块都不匹配已发生的异常类型,就执行finally块(如果有).

Nnet3配置中的上下文和块大小 简介 本页讨论了nnet3配置中关于解码和训练的块大小以及左右上下文的某些术语.这将有助于理解一些脚本.目前,从脚本角度来看,没有任何关于nnet3的"概述"文档,所以这是nnet3唯一的文档.     基础     如果您已阅读了"nnet3"配置的以前的文档,您会发现"nnet3"不仅支持简单的前馈DNN,还可以实现在网络内层进行时间拼接(帧拼接)的时延神经网络(TDNN)以及带有recurrent(循环)拓

原文链接:https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/training-and-test-sets 测试集是用于评估根据训练集开发的模型的数据集. 1- 拆分数据 可将单个数据集拆分为一个训练集和一个测试集. 训练集 - 用于训练模型的子集. 测试集 - 用于测试训练后模型的子集. 训练集的规模越大,模型的学习效果越好.测试集规模越大,对于评估指标的信心越充足,置信区间就越窄.在创建一个能够很好地泛化到新数据模型的过程中

在Kaldi中,单音素GMM的训练用的是Viterbi training,而不是Baum-Welch training.因此就不是用HMM Baum-Welch那几个公式去更新参数,也就不用计算前向概率.后向概率了.Kaldi中用的是EM算法用于GMM时的那三个参数更新公式,并且稍有改变.  Baum-Welch算法更新参数时,因为要计算前向后向概率,很费时间,因此使用Viterbi Training作为Baum-Welch算法的近似.在Baum-Welch算法中,计算前向后向概率时,要用到所有

一道作业题: https://www.kaggle.com/c/speechlab-aug03 就是给你训练集,验证集,要求用GMM(混合高斯模型)预测 测试集的分类,这是个2分类的问题. $ head train.txt dev.txt test.txt ==> train.txt <== - - ==> dev.txt <== - ==> test.txt <== 0.916983 0.353964 1.921382 1.958336 1.822650 2.3289

参考:http://www.biggorilla.org/zh-hans/walkt/ 使用Magellan进行数据匹配过程如下: 假设有两个数据源为A和B, A共有四列数据:(A_Column1,A_Column2,A_Column3,A_Column4) B共有五列数据: (B_Column1,B_Column2,B_Column3,B_Column4,B_Column5) 假设A_Column1和B_Column1是相关的,而A_Column2和B_Column2相关的 1.首先建立合并列

在 nginx server 模块中,location 的定义长被用来匹配一个标准的 URI, 并根据 URI 的不同做出相应的服务方案. nginx location 匹配的优先级 在 location 中,共有 5 种匹配的模式: 种类 写法 none location 中没有指定任何的匹配模式, 会以前缀的方式进行匹配,不会停止搜索,会继续匹配下一个 location 的内容. = location 中需要准确匹配 = 后面配置的内容,如果匹配成功,就停止搜索. ~ 会以大小写敏感的方式来

https://www.researchgate.net/post/How_to_determine_unknown_class_using_neural_network 里面有讨论,说是用rbf神经网络,O-SVM可以搞定 https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/7t3xei/d_detecting_unknown_classes/ reddit上的讨论,有人专门提到svm是最适合解决这个问题的模型. I've spent lots

概述 本文的目标读者是Tengine/Nginx 研发或者运维同学,如果自己对这块逻辑非常清楚,那可以略过,如果在配置或者开发 Tengine/Nginx 过程中,有如下疑问的同学,本文或许能解答你多年的疑惑: 请求到达匹配的是哪个 server 块? 为啥明明配置了 server 块,还是没有生效? 没有这个域名的 server 块,请求到底使用了哪个 server 块? 要自己去匹配 server 块的话,该从哪里入手?…… 等等此类 server 块有关的问题,在使用 Tengine 时可

finally块不被执行的情况总结 2019-08-03  22:23:02  by冲冲 finally块的作用 通常用于处理善后工作.当try块里出现异常时,会立即跳出try块,到catch块匹配对应的异常,执行catch块里的语句.此时,可能在try块里存在打开的文件没关闭,连接的网络没断开,这部分资源是GC所不能自动处理的,所以finally的作用就是将它们及时释放回收. finally块不被执行的情况,总共有3种:不进入try块.程序中止.线程中止(带finally块的是守护线程,其非守

<zw版·delphi与halcon系列原创教程>zw版_THOperatorSetX控件函数列表v11中文增强版 Halcon虽然庞大,光HALCONXLib_TLB.pas文件,源码就要7w多行,但核心控件就是两个: THImagex,图像数据控件,v11版,包括488个函数和子程序 THOperatorSetX,操作主接口控件,v11版,包括1929个子程序 以上两大核心控件,已经删除个别delphi内部属性函数,不影响日常使用. 其他控件,基本上,都是为配合两个控件,提供数据类型支持.

(一)--安装配置.第一个程序 标签: imagebuildincludeinputpathcmd 2011-10-21 16:16 41132人阅读 评论(50) 收藏 举报  分类: OpenCV(60)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 决心开始研究OpenCV.闲言少叙,sourceforge网站最近的版本是2011年8月的OpenCV2.3.1,下载安装,我这里使用的开发环境是vs2008,网上搜了一下配置的教程,与之前的几个OpenCV版本的配置过程大体相同:(

    博士生课程报告       视觉信息检索技术                 博 士 生:施 智 平 指导老师:史忠植 研究员       中国科学院计算技术研究所   2005年1月   目 录 第1章 基于内容的多媒体检索技术综述    3 第2章 图像特征的提取与表达    9 2.1 颜色特征的提取    9 2.2 纹理特征的提取    12 2.3 形状特征的提取    15 2.4 图像的空间关系特征    19 2.5 多维图像特征的索引    20 第3章 相似度量方法

SSD英文论文翻译 SSD: Single Shot MultiBoxDetector 2017.12.08    摘要:我们提出了一种使用单个深层神经网络检测图像中对象的方法.我们的方法,名为SSD,将边界框的输出空间离散化为一组默认框,该默认框在每个特征图位置有不同的宽高比和尺寸.在预测期间,网络针对每个默认框中的每个存在对象类别生成分数,并且对框进行调整以更好地匹配对象形状.另外,网络组合来自具有不同分辨率的多个特征图的预测,以适应处理各种尺寸的对象.我们的SSD模型相对于需要region