利用【深度网络】高效提取feature

最新推荐文章于 2024-04-28 16:42:03 发布
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#深度学习 #提取features #深度网络 #利用已有模型提取特征

本文介绍了一种从已学习的模型中提取特征的方法，并探讨了如何在此基础上增加新的自定义特征。




extracting features from a learned model， and add some new features yourself。

AI人工智能 Agent：利用深度学习进行特征提取
AI架构师小马
08-06 1097
1. 背景介绍 1.1 AI Agent 的崛起 人工智能 (AI) 正在改变我们的世界。从自动驾驶汽车到虚拟助手，AI 正在被应用于越来越多的领域。AI Agent 是 AI 的一个重要分支，它指的是能够感知环境、做出决策并采取行动的自主系统。近年来，随着深度学习技术的快速发展，AI
深度学习中的图像特征提取技巧
AI天才研究院
08-11 1703
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。
[深度学习]keras中获取某一层上的feature map的方法
qq_32376851的博客
11-04 5421
在深度学习中，如果我们想获得某一个层上的feature map，就像下面的图这样，怎么做呢？ 我们的代码是使用keras写的VGG16网络，网络结构如图： 那么我们随便抽取一层的数据吧，就拿第四层的pooling以后的结果作为输出吧，参考上面的网络结构，得到的结果维度应该是[1,56,56,128]的尺度。怎么做呢？ 首先通过keras构建模型： model = VGG16(...
对keras环境下的feature map做切片
lihanlun的专栏
04-11 1954
使用keras下的Convolution2D，或者Input（）函数时，直接输出的是一个feature map立方体。如果对不同的层进行操作，则需要对feature map 立方体做切片。假设数据的输入为inputs=Input（（128,128，20）)如果对inputs进行切片操作，可做如下处理：x1=Lambda(lambda x:x[:,:,:,1:10])(inputs)x2=Lambd...
AI: 机器学习必须懂的几个术语：Label、Feature、Model...
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HowieXue 薛永浩的博客
02-11 8万+
标签 Lable 标签：所预测的东东实际是什么（可理解为结论），如线性回归中的 y 变量，如分类问题中图片中是猫是狗（或图片中狗的种类）、房子未来的价格、音频中的单词等等任何事物，都属于Lable。 （如一组图片，已经表明了哪些是狗，哪些是猫，这里Lable就是分类问题中每一个类） 特征 Feature 特征是事物固有属性，可理解为做出某个判断的依据，如人的特征有长相、衣服、行为动作等等，一个事...
机器学习特征提取 | 自动特征工程featuretools
AIGC | 智能洞察，创造未来
11-07 8238
1、什么是Featuretools？为了能使框架普适，就像pandas用于数据准备或scikit-learn用于机器学习。链接：https://www.featuretools.com/
Real-Time Adaptive Image Compression解读
欢迎来到打不死的小强的专栏
09-30 2418
FROM Real-Time Adaptive Image Compression WaveOne, Inc. Paper PDF Image compression is an important step towards our long-term goals at WaveOne. We are excited to share some early results of our resea...
精选资源
神经网络与深度学习python源码朴素贝叶斯
04-20
### 知识点一：神经网络与深度学习基础 #### 1.1 神经网络简介 神经网络是一种模仿人脑神经元结构来进行...通过本文的学习，读者可以更深入地理解神经网络与深度学习的基本原理，并掌握如何利用Python进行实际开发。
深度学习论文:Local Feature Matching Using Deep Learning: A Survey
最新发布
mingo_敏
04-28 1746
近年来，深度学习模型的引入引发了对局部特征匹配技术的广泛探索。本文旨在全面概述局部特征匹配方法。这些方法根据是否使用检测器分为两大类。基于检测器的方法包括“先检测后描述”、联合检测与描述、“先描述后检测”以及基于图的技术。相比之下，无检测器的方法则包括基于CNN、基于Transformer和基于Patch的方法。下图展示了局部特征匹配方法的代表性时间线本文对局部特征匹配方法的划分。
M2Det-master.zip_M2Det_farjzi_m2det 深度学习_m2det深度学习_特征提取
09-23
M2Det利用深度学习的强大能力，通过多层神经网络对图像进行逐层抽象，提取出包含丰富语义信息的特征表示。这些特征能够帮助模型理解图像中的物体、边界和上下文关系。 M2Det的架构融合了单阶段和两阶段检测器的优点...
深度学习中的特征（feature）指的是什么？
weixin_30550081的博客
08-15 6594
一般在machine learning意义上，我们常说的feature，是一种对数据的表达。当然，要衡量一种feature是否是合适的表达，要根据数据，应用，ML的模型，方法....很多方面来看。一般来说，Feature应该是informative（富有信息量），discriminative（有区分性）和independent（独立）的。那么具体怎么选择feature，其实一直是一个...
使用Keras提供的VGG16来提取feature
Geek_of_优快云的博客
02-24 3059
直接上code： import os import h5py from tqdm import tqdm import tensorflow as tf from tensorflow.keras.preprocessing import image from tensorflow.keras.applications.vgg16 import VGG16 from tensorflow.ker...
图像压缩之《Learned Image Compression with Discretized Gaussian Mixture Likelihoods and Attention Modules》
qq_17464457的博客
02-29 3507
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2002.01657.pdf 代码地址：暂未公布 摘要 现在基于深度学习的图像压缩方法有着快速的发展同时也有着令人满意的结果，但是，在可学习的压缩算法和现行压缩标准之间仍然存在性能差距，尤其是在广泛使用的PSNR度量方面。本文探讨了最近的可学习的图像压缩算法中的存在的冗余问题，作者发现对于率估计，准确的熵模型极大的影响着模型的参数优...
使用TensorFlow进行特征提取(中层特征）以及mat文件转为tfrecord方法
ciel_monkingjay的博客
12-14 1万+
在学习TensorFlow这个Google公司的神器一年之后，因为课题的需求，需要提取卷积神经网络的某一层的特征，也就是我们所说的中层特征，似乎中文网站没有关于这方面的介绍，在经过摸索之后，终于搞清楚了流程，给大家分享一下。 我的GitHub地址是https://github.com/zhuzhuxia1994/midfeature-tensorflow，具体的代码陆续都会放到里面，大家如果方便
基于LSD的直线提取算法
tianwaifeimao的专栏
12-30 6万+
Validation Step: The validation step is based on the a contrario approach and the Helmholtz principle proposed by Desolneux. the Helmholtz principle：在完美噪声图像图像中不应该检测到目标。 contrario approach：一
提取图像中直线的直线方程的神经网络
ziliwangmoe的博客
06-23 1487
描述： 一张图片中画有一条带噪音的直线，求这条线的方程 这些线的粗细，颜色等等都不一样。 做这个事情的目的有： 因为可以自动产生大量的训练数据，所以方便用来研究简单的神经网络的规律 大神经网络小神经网络的区别 训练的规律 误差函数，目标设定的规律 数据的需求的规律 对线的提取也是图像相关的应用中重要的能力。这类的网络后面可以用在功能更复杂的网络中 网络 cla...
CNN中feature map可视化
Yingying
03-06 6081
卷积特征的可视化，有助于我们更好地理解深度网络。卷积网络在学习过程中保持了图像的空间结构，也就是说最后一层的激活值（feature map）总和原始图像具有空间上的对应关系，具体对应的位置以及大小，可以用感受野来度量。利用这点性质可以做很多事情： 1 前向计算。我们直接可视化网络每层的 feature map，然后观察feature map 的数值变化. 一个训练成功的CNN 网络，其featu
Keras入门之一： Hello Keras on MNIST 第一个例子-手写数字识别
sdust_dx的专栏
05-18 8309
  先花一分钟介绍一下Keras Keras的好处很多人已经说过，纯Python写成的，而且支持CPU/GPU的切换，能方便的使用 CNN/RNN 搞你想要的东东。 下图是Keras的功能模块结构图，十分清晰。     下面我们看一下我学习的第一个Keras 用于创建网络的学习例子。 这是采用了 mnist 手写数字识别数据集 原来的例子中有的地方对小白来说还不太明白，所以我...
PyTorch深度学习模型分类网络实战解析
- **analyze_weights_featuremap**：脚本用于分析模型权重和特征图，帮助理解模型内部特征的提取和表示。 - **ConfusionMatrix**：用于生成混淆矩阵的脚本，混淆矩阵是评估分类模型性能的重要工具，可以直观地看出...
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