随笔分类 - 经典算法
摘要：人脸识别是计算机视觉中的一个重要任务，有多种库和框架可以用于实现人脸识别。以下是一些常用的人脸识别算法库及其特点： 1. OpenCV OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源计算机视觉和机器学习软件库。它可以用于各种计算机视觉任务，包括人脸检
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摘要：paper：Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks Tensorflow-faster r-cnn github:Tensorflow Faster RCNN for Object
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摘要：RCNN存在的问题： 1、一张图像上有大量的重叠框，所以这些候选框送入神经网络时候，提取特征会有冗余！ 2、训练的空间需求大。因为RCNN中，独立的分类器和回归器需要很多的特征作为训练。RCNN中提取候选框，提取特征和分类回归是分开的，可独立。 Fast RCNN 针对上诉问题： Q1：将整张图片归
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摘要：目标检测architecture通常可以分为两个阶段： （1）region proposal：给定一张输入image找出objects可能存在的所有位置。这一阶段的输出应该是一系列object可能位置的bounding box。这些通常称之为region proposals或者 regions of
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摘要：SPP-Net是出自2015年发表在IEEE上的论文-《Spatial Pyramid Pooling in Deep ConvolutionalNetworks for Visual Recognition》。在此之前，所有的神经网络都是需要输入固定尺寸的图片，比如224*224（ImageNet
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摘要：基于region proposal的RCNN系列：RCNN、Fast RCNN、Faster RCNN 基于区域划分的YOLO、SSD 基于强化学习的AttentionNet等，还有最新的Mask RCNN。 我们将用一周时间先详细介绍每个模型然后通过Tensorflow跑一遍模型。 说到基于reg
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摘要：先介绍几个物体检测的相关知识 不同于分类问题，物体检测可能会存在多个检测目标，这不仅需要我们判别出各个物体的类别，而且还要准确定位出物体的位置 下面图片上有猫，有狗，还有小黄鸭，这是多物体检测: 1.png 物体检测算法常用到的概念 下面我们讲解一下在物体检测算法中常用到的几个概念：Bbox，IoU
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摘要：LeNet-5、AlexNet、ZFNet、VGGNet、GoogleNet、ResNet，ResNeXt，DenseNet，Shake Shake，SeNet，MobileNet，ShuffleNet，DarkNet LeNet：最早用于数字识别的CNN AlexNet：2012年ILSVRC比赛
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摘要：批归一化方法方法（Batch Normalization，BatchNorm）是由Ioffe和Szegedy于2015年提出的，已被广泛应用在深度学习中，其目的是对神经网络中间层的输出进行标准化处理，使得中间层的输出更加稳定。 通常我们会对神经网络的数据进行标准化处理，处理后的样本数据集满足均值为0
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摘要：隐含马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）最初是在20世纪60年代后半期，由Leonard E. Baum和其他一些作者在一系列统计学论文中描述的。其最初应用于语音识别领域。 1980年代后半期，HMM开始应用到生物序列，尤其是DNA序列的分析中。随后，在生物信息学领域，HM
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摘要：原理：基于先验概率P(Y)，利用贝叶斯公式计算后验概率P(Y/X)（该对象属于某一类的概率），选择具有最大后验概率的类作为该对象所属类 特点：数据可离散可连续；对数据缺失、噪音不敏感；若属性相关性小，分类效果好，相关也不低于决策树 朴素贝叶斯算法 学习的内容是先验概率和条件概率（都使用极大似然估计这
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摘要：https://scikit-learn.org/stable/search.html?q=bayes
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摘要：贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。而朴素朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类中最简单，也是常见的一种分类方法。这篇文章我尽可能用直白的话语总结一下我们学习会上讲到的朴素贝叶斯分类算法，希望有利于他人理解。 分类问题综述 对于分类问题，其实谁都不会陌生，日常生活中
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摘要：https://scikit-learn.org/stable/modules/classes.html?highlight=svm#module-sklearn.svm
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摘要：SMO 是由 Platt 在 1998 年提出的、针对软间隔最大化 SVM 对偶问题求解的一个算法，其基本思想很简单：在每一步优化中，挑选出诸多参数（）中的两个参数（、）作为“真正的参数”，其余参数都视为常数，从而问题就变成了类似于二次方程求最大值的问题，从而我们就能求出解析解 具体而言，SMO 要
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摘要：SVM 由线性分类开始 理解SVM，咱们必须先弄清楚一个概念：线性分类器。 给定一些数据点，它们分别属于两个不同的类，现在要找到一个线性分类器把这些数据分成两类。如果用x表示数据点，用y表示类别（y可以取1或者-1，分别代表两个不同的类），一个线性分类器的目标是要在n维的数据空间中找到一个超平面（h
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摘要：https://scikit-learn.org/stable/search.html?q=distance
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摘要：谱聚类（spectral clustering）是广泛使用的聚类算法，比起传统的K-Means算法，谱聚类对数据分布的适应性更强，聚类效果也很优秀，同时聚类的计算量也小很多，更加难能可贵的是实现起来也不复杂。在处理实际的聚类问题时，个人认为谱聚类是应该首先考虑的几种算法之一。下面我们就对谱聚类的算法
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摘要：1 引言 2014年6月，Alex Rodriguez和Alessandro Laio在ScienceScience上发表了一篇名为《Clustering by fast search and find of density peaks》的文章，提供了一种简洁而优美的聚类算法，是一种基于密度的聚类方
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摘要：https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.cluster.DBSCAN.html?highlight=dbsc#sklearn.cluster.DBSCAN
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