特征专题
OmniGlue论文详解（特征匹配）
OmniGlue论文详解（特征匹配） 摘要1. 引言2. 相关工作2.1. 广义局部特征匹配2.2. 稀疏可学习匹配2.3. 半稠密可学习匹配2.4. 与其他图像表示匹配 3. OmniGlue3.1. 模型概述3.2. OmniGlue 细节3.2.1. 特征提取3.2.2. 利用DINOv2构建图形。3.2.3. 信息传播与新的指导3.2.4. 匹配层和损失函数3.2.5. 与Super
《计算机视觉工程师养成计划》 ·数字图像处理·数字图像处理特征·概述~
1 定义 从哲学角度看：特征是从事物当中抽象出来用于区别其他类别事物的属性集合，图像特征则是从图像中抽取出来用于区别其他类别图像的属性集合。 从获取方式看：图像特征是通过对图像进行测量或借助算法计算得到的一组表达特性集合的向量。 2 认识 有些特征是视觉直观感受到的自然特征，例如亮度、边缘轮廓、纹理、色彩等。 有些特征需要通
HalconDotNet中的图像特征与提取详解
文章目录 简介一、边缘特征提取二、角点特征提取三、区域特征提取四、纹理特征提取五、形状特征提取 简介 图像特征提取是图像处理中的一个重要步骤，用于从图像中提取有意义的特征，以便进行进一步的分析和处理。HalconDotNet提供了多种图像特征提取方法，每种方法都有其特定的应用场景和优缺点。 一、边缘特征提取 边缘特征提取是图像处理中最基本的特征提取方法之一，通过检
WebShell流量特征检测_哥斯拉篇
90后用菜刀，95后用蚁剑，00后用冰蝎和哥斯拉，以phpshell连接为例，本文主要是对后三款经典的webshell管理工具进行流量分析和检测。 什么是一句话木马？ 1、定义 顾名思义就是执行恶意指令的木马，通过技术手段上传到指定服务器并可以正常访问，将我们需要服务器执行的命令上传并执行 2、特点 短小精悍，功能强大，隐蔽性非常好 3、举例 php一句话木马用php语言编写的，运行
图特征工程实践指南：从节点中心性到全局拓扑的多尺度特征提取
图结构在多个领域中扮演着重要角色，它能有效地模拟实体间的连接关系，通过从图中提取有意义的特征，可以获得宝贵的信息提升机器学习算法的性能。 本文将介绍如何利用NetworkX在不同层面（节点、边和整体图）提取重要的图特征。 本文将以NetworkX库中提供的Zachary网络作为示例。这个广为人知的数据集代表了一个大学空手道俱乐部的社交网络，是理解图特征提取的理想起点。 我们先定义一些辅助函数
【ML--05】第五课 如何做特征工程和特征选择
一、如何做特征工程？ 1.排序特征：基于7W原始数据，对数值特征排序，得到1045维排序特征 2. 离散特征：将排序特征区间化（等值区间化、等量区间化），比如采用等量区间化为1-10，得到1045维离散特征 3. 计数特征：统计每一行中，离散特征1-10的个数，得到10维计数特征 4. 类别特征编码：将93维类别特征用one-hot编码 5. 交叉特征：特征之间两两融合，x+y、x-y、
【机器学习 sklearn】特征筛选feature_selection
特征筛选更加侧重于寻找那些对模型的性能提升较大的少量特征。 继续沿用Titannic数据集，这次试图通过特征刷选来寻找最佳的特征组合，并且达到提高预测准确性的目标。 #coding:utf-8from __future__ import divisionimport sysreload(sys)sys.setdefaultencoding('utf-8')import timest
【python 走进pytotch】pytorch实现用Resnet提取特征
无意中发现了一个巨牛的人工智能教程，忍不住分享一下给大家。教程不仅是零基础，通俗易懂， 而且非常风趣幽默，像看小说一样！觉得太牛了，所以分享给大家。点这里可以跳转到教程。人工智能教程 准备一张图片，pytorch可以方便地实现用预训练的网络提取特征。 下面我们用pytorch提取图片采用预训练网络resnet50，提取图片特征。 # -*- coding: utf-8 -*-import os
快手HBase在千亿级用户特征数据分析中的应用与实践
声明：本文的原文是来自Hbase技术社区的一个PPT分享，个人做了整理和提炼。大家注意哈，这种会议PPT类的东西能学习到的更多的是技术方案和他人在实践过程中的经验。希望对大家有帮助。 背景 快手每天产生数百亿用户特征数据，分析师需要在跨30-90天的数千亿特征数据中，任意选择多维度组合(如:城市=北京&性别=男)，秒级分析用户行为。针对这一需求, 快手基于HBase自主研发了支持bitmap转
【大数据Java基础-JAVA 面向对象15】面向对象的特征三：多态性
1.多态性的理解：可以理解为一个事物的多种形态。 2.何为多态性： 对象的多态性：父类的引用指向子类的对象（或子类的对象赋给父类的引用） 举例： Person p = new Man(); Object obj = new Date(); 3.多态性的使用：虚拟方法调用 > 有了对象的多态性以后，我们在编译期，只能调用父类中声明的方法，但在运行期，我们实际执行的是子类重写父类的方法。 > 总结
【大数据Java基础-JAVA 面向对象14】面向对象的特征二：继承性 （三） 关键字：super以及子类对象实例化全过程
关键字：super 1.super 关键字可以理解为：父类的 2.可以用来调用的结构： 属性、方法、构造器 3.super调用属性、方法： 3.1 我们可以在子类的方法或构造器中。通过使用"super.属性"或"super.方法"的方式，显式的调用父类中声明的属性或方法。但是，通常情况下，我们习惯省略"super." 3.2 特殊情况：当子类和父类中定义了同名的属性时，我们要想在子类中调用父类
【大数据Java基础-JAVA 面向对象13】面向对象的特征二：继承性 （二） 方法的重写
1.什么是方法的重写(override 或 overwrite)？ 子类继承父类以后，可以对父类中同名同参数的方法，进行覆盖操作. 2. 应用： 重写以后，当创建子类对象以后，通过子类对象调用子父类中的同名同参数的方法时，实际执行的是子类重写父类的方法。 3.举例： class Circle{ public double findArea(){}//求面积 } class Cylinder e
【大数据Java基础-JAVA 面向对象12】面向对象的特征二：继承性 （一） 前言
1.为什么要有类的继承性？(继承性的好处） ① 减少了代码的冗余，提高了代码的复用性 ② 便于功能的扩展 ③ 为之后多态性的使用，提供了前提 图示： 2.继承性的格式： class A extends B{} A:子类、派生类、subclass B:父类、超类、基类、superclass 3.子类继承父类以后有哪些不同？ 3.1体现：一旦子类A继承父类B以后，子类A中就获取了父类B中声
【大数据Java基础-JAVA 面向对象08】面向对象的特征一：封装性
面向对象的特征一：封装与隐藏 1.为什么要引入封装性？ 我们程序设计追求“高内聚，低耦合”。 高内聚 ：类的内部数据操作细节自己完成，不允许外部干涉； 低耦合 ：仅对外暴露少量的方法用于使用。 隐藏对象内部的复杂性，只对外公开简单的接口。便于外界调用，从而提高系统的可扩展性、可维护性。通俗的说，把该隐藏的隐藏起来，该暴露的暴露出来。这就是封装性的设计思想。 2.问题引入： 当我们创建一个类的
Halcon编程-基于形状特征的模板匹配
halcon软件最高效的一个方面在于模板匹配，号称可以快速进行柔性模板匹配，能够非常方便的用于缺陷检测、目标定位。下面以一个简单的例子说明基于形状特征的模板匹配。 为了在右图中，定位图中的三个带旋转箭头的圆圈。注意存在，位置、旋转和尺度变化。 上halcon程序 1 * This example program shows how to find scaled and
基于蜣螂优化最小二乘支持向量机的数据分类预测Matlab程序DBO-LSSVM 多特征输入多类别输出 含基础程序
基于蜣螂优化最小二乘支持向量机的数据分类预测Matlab程序DBO-LSSVM 多特征输入多类别输出 含基础程序 文章目录 一、基本原理DBO（Dung Beetle Optimization）算法原理LSSVM（Least Squares Support Vector Machine）模型原理DBO-LSSVM模型的集成流程总结 二、实验结果三、核心代码四、代码获取五、总结
处理特征向量和离散特征
在最新的腾讯的社交广告大赛中，数据如下，如何处理这种向量的特征 比如intersets1,interests2.... LBS,950,age,4,carrier,1,consumptionAbility,2,ct,3 1,education,7,gender,2,interest1,93 70 77 86 109 47 75 69 45 8 29 49 83 6 46 36
【数据产品案例】如何将知识图谱特征学习应用到推荐系统？
案例来源：@AI科技大本营 案例地址： https://mp.weixin.qq.com/s/_LuF4d0X_oHKuweo7Bt1Wg 1. 知识图谱应用到推荐系统中的三种方式 1）依次学习：先训练知识图谱模型，得到实体和实体关系的向量表示；再将该向量作为推荐模型的输入 2）联合学习：将知识图谱和推荐系统的目标函数结合，使用端到端的方式训练
[gtokentool]区块链技术的主要特征有哪些
区块链技术的主要特征 一、去中心化 去中心化是区块链最突出和本质的特征。区块链技术不依赖额外的第三方管理机构或硬件设施，没有中央控制。各个节点通过分布式的计费和存储实现信息的自校验、传输和管理。在区块链系统中，除了自成一体的区块链本身，每个节点都具有高度自治性，彼此之间可以自由链接，形成新的块-链数据，节点可以自由选择中心，中心也可以自由决定节点。因此，在没有中心节点的情况下实现了数据在整个网
用opencv的traincascade.exe训练行人的HAAR、LBP和HOG特征的xml文件，并对分类器进行加载和检测
看到一篇论文上讲到可以用adaboost分类器进行行人检测，就想自己动手训练一下分类器，折腾了两周终于训练成功了。。。 opencv中有两个函数可以训练分类器opencv_haartraining.exe和opencv_traincascade.exe,前者只能训练haar特征，后者可以用HAAR、LBP和HOG特征训练分类器。这两个函数都可以在opencv\build\x86\vc10\bin
机器学习项目——基于机器学习（决策树 随机森林 朴素贝叶斯 SVM KNN XGBoost）的帕金森脑电特征识别研究（代码/报告材料）
完整的论文代码见文章末尾 以下为核心内容和部分结果 问题背景 帕金森病（Parkinson’s Disease, PD）是一种常见的神经退行性疾病，其主要特征是中枢神经系统的多巴胺能神经元逐渐丧失，导致患者出现运动障碍、震颤、僵硬等症状。然而，除运动症状外，帕金森病患者还常常伴有一系列非运动症状，其中睡眠障碍是最为显著的非运动症状之一。 脑电图（Electroencephalogram, E
终于知道如何简化时间序列的特征工程了！
在处理时间序列数据时，时间特征往往是最基础且独特的要素，我们的目标通常是预测某种未来的响应或结果。 不过在很多情况下，除了时间特征之外，我们还能获取到一系列其他相关的特征或变量。 时间序列数据中的特征工程涉及从原始时间序列数据中创建信息丰富的特征，以提升机器学习模型的性能。 以下是时间序列数据中一些常见的特征类型： 日期时间相关特征： 这些特征是从日期时间列中提取的，如月份、日期、星期
护眼灯真的可以保护眼睛吗？曝光劣质护眼台灯常见的三个特征
护眼灯真的可以保护眼睛吗？随着时代的发展，我们注意到越来越多的孩子开始佩戴眼镜。这一趋势引起了许多细心家长的关注，他们认识到这不仅是个别情况，而是现代生活方式和环境对孩子视力健康的挑战。自然而然地，“儿童是否应该使用护眼灯”成为了家长们关心的问题。作为专业测评师，我将针对这一问题提供多维度的科普知识。如果你正在考虑购买护眼灯，不妨花一点时间继续阅读下文。 一、护眼灯真的可以保护眼睛吗？
传统CV算法——特征匹配算法
Brute-Force蛮力匹配 Brute-Force蛮力匹配是一种简单直接的模式识别方法，经常用于计算机视觉和数字图像处理领域中的特征匹配。该方法通过逐一比较目标图像中的所有特征点与源图像中的特征点来寻找最佳匹配。这种方法的主要步骤包括： 特征提取：首先，从两个待比较的图像中提取关键特征点。这些特征点通常是图像中的角点、边缘或其他显著的图像属性。 特征描述：对提取出的每个特征点生成一个描
分类预测|基于蜣螂优化极限梯度提升决策树的数据分类预测Matlab程序DBO-Xgboost 多特征输入单输出 含基础模型
分类预测|基于蜣螂优化极限梯度提升决策树的数据分类预测Matlab程序DBO-Xgboost 多特征输入单输出 含基础模型 文章目录 一、基本原理1. 数据准备2. XGBoost模型建立3. DBO优化XGBoost参数4. 模型训练5. 模型评估6. 结果分析与应用原理总结 二、实验结果三、核心代码四、代码获取五、总结 分类预测|基于蜣螂优化极限梯度提升决策树的数据分类