圖像識別特征向量SEARCH AGGREGATION
回答:前幾年我做過一個鋼廠眾多監(jiān)測設備的數(shù)據(jù)釆集系統(tǒng)，用戶界面是瀏覽器。數(shù)據(jù)庫是postgresql,后臺中間件是python寫。因為釆集數(shù)據(jù)是海量的，所以所有數(shù)據(jù)通過多線程或multiprocessing,數(shù)據(jù)在存入數(shù)據(jù)庫時，也傳遞給一個python字典，里面存放最新的數(shù)據(jù)。遠程網(wǎng)頁自動刷新時，通過CGI和socket,對于authorized的session ID,就可以直接從后臺內存里的這個字典獲...
jonh_felix
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...視覺數(shù)學表征深度學習，其實就是一系列的張量變換。從圖像、視頻、音頻、文字等等原始數(shù)據(jù)中，通過一系列張量變換，篩選出特征數(shù)據(jù)，以便完成識別、分解、翻譯等等任務。譬如原始數(shù)據(jù)是 28 x 28 的黑白圖像，每個黑白像...
...要的基礎知識點，在機器機視覺、人臉識別以及一些高級圖像處理技術時都被經(jīng)常用到，所以本人自行對PCA進行了更深入的學習。 PCA是什么 PCA（Principal Component Analysis，主成分分析或主元分析）是一種算法，PCA的結果是用盡可能...
...性路由代替了較大池化。與CNN類似，更高層的網(wǎng)絡觀察了圖像中更大的范圍，不過由于不再是較大池化，所以位置信息一直都得到了保留。對于較低的層，空間位置的判斷也只需要看是哪些膠囊被激活了。這個網(wǎng)絡中最底層的多...
...的出現(xiàn)，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）的性能已經(jīng)優(yōu)于傳統(tǒng)的數(shù)字圖像處理方法，如 SIFT 和 SURF。在計算機視覺領域，學者們開始將研究重點轉移到 CNN，并相信 CNN 是這一領域的未來趨勢。但是，人們對成效卓著的 CNN 背后的機理卻缺乏...
上一個筆記主要是講了PCA的原理，并給出了二維圖像降一維的示例代碼。但還遺留了以下幾個問題： 在計算協(xié)方差和特征向量的方法上，書上使用的是一種被作者稱為compact trick的技巧，以及奇異值分解（SVD），這些都是什...
...處理到多維數(shù)組數(shù)據(jù)的，比如一個有3個包含了像素值2-D圖像組合成的一個具有3個顏色通道的彩色圖像。很多數(shù)據(jù)形態(tài)都是這種多維數(shù)組的：1D用來表示信號和序列包括語言，2D用來表示圖像或者聲音，3D用來表示視頻或者有聲音...
...數(shù)據(jù)集的復雜結構。深層卷積網(wǎng)絡（deep convolutional nets)為圖像、視頻和音頻等數(shù)據(jù)處理上帶來突破性進展，而遞歸網(wǎng)絡（recurrent nets ）也給序列數(shù)據(jù)（諸如文本、語言）的處理帶來曙光。機器學習為現(xiàn)代生活諸多方面帶來巨大動...
...Histogram of Oriented Gradient, HOG）特征是一種在計算機視覺和圖像處理中用來進行物體檢測的特征描述子。它通過計算和統(tǒng)計圖像局部區(qū)域的梯度方向直方圖來構成特征。Hog特征結合SVM分類器已經(jīng)被廣泛應用于圖像識別中，尤其在行...
...局損失函數(shù)過程包括特征提取，識別器，環(huán)境后處理器（圖像模型）問題：通過圖像模型進行梯度后向傳播。淺層結構化預測方法：有NLL損失的條件隨機域，有Hinge Loss的較大邊緣馬爾可夫網(wǎng)絡和隱支持向量機（Latent SVM），有感...
...，這些內部參數(shù)可以用于計算表示。深度卷積網(wǎng)絡在處理圖像、視頻、語音和音頻方面帶來了突破，而遞歸網(wǎng)絡在處理序列數(shù)據(jù)，比如文本和演講方面表現(xiàn)出了閃亮的一面。機器學習技術在現(xiàn)代社會的各個方面表現(xiàn)出了強大的功...
ChatGPT和Sora等AI大模型應用，將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺階。哪里可以獲得...
大模型的訓練用4090是不合適的，但推理（inference/serving）用4090不能說合適，...
圖示為GPU性能排行榜，我們可以看到所有GPU的原始相關性能圖表。同時根據(jù)訓練、推理能力由高到低做了...
魏憲會
魏明
Binguner
付永剛
ernest
