计算机视觉的特征提取算法研究至关重要。在一些算法中，一个高复杂度特征的提取可能能够解决问题（进行目标检测等目的），但这将以处理更多数据，需要更高的处理效果为代价。而颜色
2017-11-16 14:12
基于静态时序分析（STA）的现代设计流程非常依赖标准单元、IO、存储器和定制模块的特征化Liberty模型。高效、准确的库特征提取是全芯片或模块级设计流程的关键步骤之一，因为它能确保所有库单元在所
2024-12-26 11:15
区域和轮廓只包含对分割结果的原始描述，在实际应用中我们还需要从区域或轮廓中确定一个或多个特征量。这些确定的特征量被称为特征
2023-10-23 14:12
LBP（Local Binary Pattern，局部二值模式）是一种用来描述图像局部纹理特征的算子；它具有旋转不变性和灰度不变性等显著的优点。它是首先由T. Ojala, M.Pietikäinen, 和 D. Harwood 在1994年提出，用于纹理
2018-01-30 10:49
特征提取器，理想的feature map应该是稀疏的以及包含典型的局部信息。通过模型可视化能有一些直观的认识并帮助我们调试模型，比如：feature map与原图很接近，说明它没有学到什么
2018-05-17 09:06
的梯度方向直方图来构成特征。 在一副图像中，局部目标的表象和形状能够被梯度或边缘的方向密度分布很好地描述。其本质为：梯度的统计信息，而梯度主要存在于边缘的地方 Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别
2017-12-10 13:45
）。feature-selector通过用数据集训练一个梯度提升机(Gradient Boosting machine, GBM)，然后由GBM得到每一个feature的重要性分数，对所有特征的重要性分数进行归一化处
2018-12-13 09:56
相机只有旋转而无平移的时候，两视图的对极约束不成立，基础矩阵F为零矩阵，这时候需要使用单应矩阵H场景中的点都在同一个平面上，可以使用单应矩阵计算像点的匹配点。
2023-12-10 10:52
随着电子工业的发展，电子设备越来越复杂，其中的模拟器件和电路不可缺少。理论分析和实际应用表明，这些设备中的模拟电路比数字电路更容易发生故障。对这种设备的维护和保养十分复杂，需耗费大量的精力和财力
2021-06-21 16:21
这与全连接层完全相反。在上面的例子中，我们的输入特征为 5*5=25，输出数据为 3*3=9. 如果我们使用标准的全连接层，就会产生一个 25*9=225 个参数的权值矩阵，每个输出都是所有输入数据
2018-12-22 15:45
