图像特征自学习

最新推荐文章于 2023-01-16 18:54:36 发布

cccorner

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分类专栏：自我提问文章标签：自我学习

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本文介绍如何使用Caffe工具从预训练的CNN模型中提取特定层的特征，并将其保存为特征图。首先定义网络模型的protobuf文件并进行训练，生成caffemodel参数文件；然后利用extract_features工具提取指定中间层特征。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

1、定义好网络模型protobuf文件后进行训练，产生参数文件binaryproto即caffemodel文件。

2、使用caffe自带的工具extract_features来指定网络中的某个或某些中间层来产生特征图并保存到磁盘中。

caffe的操作？cnn模型的内部？如何输入图像数据？如何将中间层的特征数据提取？

确定要放弃本次机会？

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cccorner

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深度学习中的图像特征提取技巧

AI天才研究院

08-11

1495

图像特征表示(Image Features)是计算机视觉领域的一个重要方向。它是指从图像数据中提取出有用信息或有效特征，用于机器学习、模式识别、图像检索、跟踪、分析等任务的一种方法。其中，图像分类是图像特征提取的一个典型应用，但由于其复杂性、非线性特性、样本不足等原因，仍然是当前研究热点。在本文中，作者将从以下几个方面阐述图像特征表示相关技术，并以一系列案例展示深度学习中的图像特征提取技术。本文不涉及具体算法实现细节，只以理论思路进行阐述。① 关于图像特征。

计算机视觉图像特征提取入门：Harris角点与SIFT算法

最新发布

优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。

04-11

14万+

计算机视觉图像特征提取入门：Harris角点与SIFT算法，在计算机视觉领域，图像特征提取是一项至关重要的基础任务。它旨在从图像中提取具有代表性和独特性的信息，这些信息能够帮助计算机理解图像内容，为后续的目标识别、图像匹配、图像分割等高级任务提供有力支持。Harris 角点和 SIFT（尺度不变特征变换）算法作为经典的图像特征提取方法，在学术界和工业界都得到了广泛应用。Harris 角点能够有效地检测出图像中的角点特征，这些角点往往是图像中物体形状的关键转折点，蕴含着丰富的结构信息。

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特征学习 (Self_taught Learning)

whiteinblue的专栏

03-20

6112

简介如果已经有一个足够强大的机器学习算法，为了获得更好的性能，最靠谱的方法之一是给这个算法以更多的数据。机器学习界甚至有个说法：“有时候胜出者并非有最好的算法，而是有更多的数据。” 在自学习和无监督特征学习问题上，可以给算法以大量的未标注数据，学习出较好的特征描述。在尝试解决一个具体的分类问题时，可以基于这些学习出的特征描述和任意的（可能比较少的）已标注数据，使

【机器学习/人工智能】实验二：图像特征自动学习方法实践与分析

zombotany的博客

01-16

1214

（主要总结本实验的不足以及进一步改进的设想）总结：在本次实验中，使用了经典的基于CNN的LeNet算法，实现了对图片自动的特征提取与分类。深度学习的特点是存在一个甚至多个隐藏层(Hidden Layers)。所以，深度学习比起传统机器学习方法的优点是：有隐藏层，能自动学习并完成特征提取任务，对于图像、自然语言、语音等非结构化的数据集，能够自动进行特征提取而不需要我们手动地构造相关特征，完成比一个简单的Sigmoid/Softmax函数更多的学习任务。

特征-学习总结

炫炫有牛腩的博客

03-28

985

总流程对于近期阅读进行整理归纳，仿照部分比赛PPT的特征构建过程进行总结，一般过程分为以下三个过程。特征构建特征筛选

图像学习

alihonglong的专栏

12-02

506

今天开始学习图像方面的知识，确切的说是始在vs10环境下去做简单的高试。感觉到一点，复制、抄代码也很痛苦！嗯上午练习的就是打开一副位图，涉及的东西不多，但是得一个个把代码从书上打上去。这个工作没有上点技术含量，但是要我自己去写，一点都不知道，一个函数也盲打不下来。现在感觉记住了那些关键函数了。抄代码，不抄吧，不会。抄吧感觉太没有水平，但是现在水平，只能这样了。看代

图像学习1

qq_41653641的博客

05-01

399

图像学习1 在做QT网络接受原始视频流中踩过的坑。由于刚初次接触网络图像数据传输，还是原始图像数据，都没有要分析数据源的组成，脑子里就没有这个概念，还一直吧原始数据当做压缩图像数据处理，导致Qt中一直显示不出图像。后来经过大佬们的点播，才走上正道。下面我就分享一下我理解的图像数据的组成，有哪里说的不正确的，希望大家指出来。???? 今天终于知道图像数据的组成方式了。大家都知道图像或者视频都有分辨率...

Ai自学习图像的特征代码示例

03-02

AI自学习图像的特征概念涉及到深度学习中的特征提取过程。在传统的计算机视觉任务中，需要手动设计用于提取图像特征的算法，如边缘检测、纹理分析等。而在深度学习中，神经网络可以自动学习图像中的特征，不需要人为...

自监督学习在图像识别中的应用与实践

10-27

在图像识别中，自监督学习通过模型执行预定义任务来学习图像的特征表示，这些任务包括预测图像的旋转角度、复原遮挡部分以及识别同一物体的不同视图等。这种方法的优点在于可以减少对标注数据的依赖，提高模型的泛化...

机器学习笔记 - 模式识别之图像特征提取和特征选择的基本方法总结

学以致用知行合一

01-02

4747

从模式识别角度来讲，视觉信息的特征获取是机器视觉的一个关键环节。一个机器视觉与模式识别系统的成败，首先取决于其所利用的特征能否较好地反映将要研究的分类问题。如果数据被很好地表达成了特征，通常线性模型就能达到满意的分类效果。因此，对于模式识别系统的创建，特征的选择和提取是需要优先考虑的。仅从图像角度来看，图像特征的提取和选择是图像处理过程中非常重要的环节，对后续的图像分类有重要影响，图像数据具有样本少、维数高的特点。为了从图像中提取有用的信息，有必要对图像特征进行降维处理。

图像SIFT特征的学习

笑风生

12-18

2215

图像SIFT特征的学习

HCSC：具有层级结构的图像表征自学习框架

Yiyang的专栏

03-17

1323

前几天看了一篇公众号的文章，,也是关于自学习，无监督方面的，闪光点非常明确，就是在对比学习选取负样本时避免选择同类样本，很有启发价值，就写了这篇读书笔记。论文地址: https://arxiv.org/abs/2202.00455 项目地址: https://github.com/gyfastas/HCSC 提出问题该文认为类别的预计是有层级的，如ImageNet的类别是基于WordNet层级形成的，如拉布拉多犬 -> 犬类 -> 哺乳动物的层级关系。目前地位显赫的自监督预训练模型：

图像特征的学习笔记

weixin_42228166的博客

04-28

3917

图像都有哪些特征？ 1、颜色特征是一种全局特征，描述了图像或图像区域所对应的景物的表面性质。是基于像素点的特征，由于颜色对图像或图像区域的方向、大小等变化不敏感，所以颜色特征不能很好地捕捉图像中对象的局部特征。颜色直方图是最常用的表达颜色特征的方法，其优点是不受图像旋转和平移变化的影响，进一步借助归一化还可不受图像尺度变化的影响，但是缺少颜色空间分布的信息。 2、纹理特征也是一种全局特征，也描述了景物的表面性质，反映的是图像中同质现象的视觉特征，体现物体表面的具有缓慢变换或周期性变化的表面组织结构排..

通用的图像-文本语言表征学习：多模态预训练模型 UNITER

胭脂草的ABC博客

07-12

3229

通用的图像-文本语言表征学习：多模态预训练模型 UNITER 导读：联合图像-文本的表征学习为大多数视觉+语言 ( V+L ) 任务的基础，一般通过联合处理多模态输入，得到用于实现对视觉和文本的理解。但是，这种特征通常是针对特定任务的。在本文将介绍一种通用的图像-文本表征学习 UNITER。UNITER 是通过在四个图像-文本数据集 ( COCO, Visual Genome, Conceptual Captions, and SBU Captions ) 上进行大规模的预训练而获得的，可以通..

图像处理学习

c19961227的博客

05-31

186

在这里贴一些我认为很好的帖子 VGG16讲解

图像处理学习入门一（适合初学者）

weixin_43341380的博客

03-30

1455

图像处理入门一（适合初学者）最近在论文写完之余抽空学习了何斌编写的Visual C++数字图像处理这本书，非常推荐图像处理、计算机视觉的初学者们看这本书。先来简单介绍一下这本书吧。本书主要讲述如何使用Visual C++进行数字图像处理。全书包括11个章节，分别介绍了图像的点运算、几何变换、正交变换、图像增强、腐蚀算法、细化算法、边缘检测与提取、轮廓提取、图像分析、图像复原和图像的压缩编码技术。关键是！！！对每种常用的数字图像处理方法都提供了完整的源代码。下面是把书中的源代码都动手实现了一下，用MFC

Graph Embedding

jzwei023的博客

03-20

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图嵌入学习用低维、稠密、实值的向量表示网络中的节点（含有语义关系，低维，自适应性），且可以将异构信息投影到同一低维空间。 Graph Embedding 算法主要经历了以下三代的发展：第一代：基于矩阵特征向量（MDS、LLE）第二代：基于Random Walk（Deep Walk 、Node2Vec）第二代：基于Deep Learning（SDNE、GCN、GraphSAGE） Deep walk 主要思想就是在图中通过random walk的方法得到node序列，然后借鉴word2...