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读了《BorderDet:BorderFeatureforDenseObjectDetection》这篇论文感觉很有启发性，简单总结一下。【现存问题】：上图展示了不同检测方法为了回归一个box所使用的特征的来源。1-stage方法潜在问题是点特征…
作者提出了一种简单有效的多尺度提取方法。.与现有的增强单层网络多尺度表达能力的CNNs方法不同，它是在更细的粒度上提升了多尺度表征能力。.Res2Net——以更细粒度（granularlevel）表示多尺度特征，并增加每个网络层的感受野（receptivefields）.如上图，该...
为此，我们提出了一个目标驱动的序列数据抽象模型，该模型具有以下关键特性：.（1）它对输入序列进行整体处理，而不受原始输入顺序的约束。.（2）它是通过强化学习（RL）而不是监督学习来训练的。.这意味着不需要以目标抽象的形式对数据进行昂贵的...
在当前的语义分割中结构上，金字塔结构可以提取不同尺度的特征信息，在像素级有效地增加感受野（此处原论文应该是把receptivefield错写成respectivefield）,而这种结构缺乏全局性上下文信息来聚焦选择特征通道，如Senet[8]和Encnet[31]中所述。
和featureselection不同之处在于featureextraction是在原有特征基础之上去创造凝练出一些新的特征出来，但是featureselection则只是在原有特征上进行筛选。Featureextraction有多种方法，包括PCA,LDA,LSA等等，相关算法则更多，pLSA,LDA,ICA,FA,UV-Decomposition,LFM,SVD等等。
基于不同遥感分类方法的戈壁特征提取分析论文价格：免费论文用途：其他编辑：xxsc点击次数：190论文字数：70000论文编号：sb201301101528265684日期：2013-01-10来源...
本文分别提出了两种不同的特征提取算法和两种不同的分类识别算法,在人脸库中的实验验证了本文新算法的有效性,最高识别率可达99%。论文的主要研究工作如下:(1)针对人脸图像易受光照和噪声变化影响的问题,本文提出了一种新的基于Gabor滤波与二级CS-LTP结合的人脸局部特征提取算法。
PPCNN：细粒度特征提取和定位用于目标检测（附论文下载）.2021-07-09.2021-07-0901:21:12.阅读1140.计算机视觉研究院专栏.作者：Edison_G.近年来，深度卷积神经网络在计算机视觉上取得了优异的性能。.深度卷积神经网络以精确地分类目标信息而闻名，并采用了...
多方法融合特征提取在不同时序分类中的应用研究.戈力娟.【摘要】：时序数据普遍存在于许多重要应用领域,其中大多数问题的解决可归属为时序数据挖掘问题,时序分类是时序数据挖掘的重要研究内容之一。.衡量分类性能好坏的一个重要指标是分类准确率,而...
希尔伯特黄变换恰恰针对非线性非平稳信号处理,具有独特的优势,本论文尝试应用希尔伯特黄变换方法解决中药色谱图谱和光照人脸图像特征提取问题,并在中药甘草色谱图谱识别和光照人脸图像识别中加以验证。.本文主要研究工作与创新点如下:1)研究应用...
读了《BorderDet:BorderFeatureforDenseObjectDetection》这篇论文感觉很有启发性，简单总结一下。【现存问题】：上图展示了不同检测方法为了回归一个box所使用的特征的来源。1-stage方法潜在问题是点特征…
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为此，我们提出了一个目标驱动的序列数据抽象模型，该模型具有以下关键特性：.（1）它对输入序列进行整体处理，而不受原始输入顺序的约束。.（2）它是通过强化学习（RL）而不是监督学习来训练的。.这意味着不需要以目标抽象的形式对数据进行昂贵的...
在当前的语义分割中结构上，金字塔结构可以提取不同尺度的特征信息，在像素级有效地增加感受野（此处原论文应该是把receptivefield错写成respectivefield）,而这种结构缺乏全局性上下文信息来聚焦选择特征通道，如Senet[8]和Encnet[31]中所述。
和featureselection不同之处在于featureextraction是在原有特征基础之上去创造凝练出一些新的特征出来，但是featureselection则只是在原有特征上进行筛选。Featureextraction有多种方法，包括PCA,LDA,LSA等等，相关算法则更多，pLSA,LDA,ICA,FA,UV-Decomposition,LFM,SVD等等。
基于不同遥感分类方法的戈壁特征提取分析论文价格：免费论文用途：其他编辑：xxsc点击次数：190论文字数：70000论文编号：sb201301101528265684日期：2013-01-10来源...
本文分别提出了两种不同的特征提取算法和两种不同的分类识别算法,在人脸库中的实验验证了本文新算法的有效性,最高识别率可达99%。论文的主要研究工作如下:(1)针对人脸图像易受光照和噪声变化影响的问题,本文提出了一种新的基于Gabor滤波与二级CS-LTP结合的人脸局部特征提取算法。
PPCNN：细粒度特征提取和定位用于目标检测（附论文下载）.2021-07-09.2021-07-0901:21:12.阅读1140.计算机视觉研究院专栏.作者：Edison_G.近年来，深度卷积神经网络在计算机视觉上取得了优异的性能。.深度卷积神经网络以精确地分类目标信息而闻名，并采用了...
多方法融合特征提取在不同时序分类中的应用研究.戈力娟.【摘要】：时序数据普遍存在于许多重要应用领域,其中大多数问题的解决可归属为时序数据挖掘问题,时序分类是时序数据挖掘的重要研究内容之一。.衡量分类性能好坏的一个重要指标是分类准确率,而...
希尔伯特黄变换恰恰针对非线性非平稳信号处理,具有独特的优势,本论文尝试应用希尔伯特黄变换方法解决中药色谱图谱和光照人脸图像特征提取问题,并在中药甘草色谱图谱识别和光照人脸图像识别中加以验证。.本文主要研究工作与创新点如下:1)研究应用...
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