特征(计算机视觉)

抽象性 :论文展示一种方法从图像中提取特殊不变特征,可用以对对象或场景不同视图进行可靠匹配特征对图像规模和旋转不变,并显示提供强匹配大范围仿真、3D视图变化、噪声添加和光照变化特征高度独特性,即单个特征可正确匹配高概率与多图像特征大数据库相匹配本文还描述使用这些特征识别对象的方法识别所得匹配个体特征数据库使用快速近邻算法识别已知对象特征,随后是Hough变换识别单个对象集群,最后通过最小方位求准一致性方位参数这种方法识别对象混杂性能并实现近实时性能

抽象性 :我们研究特征集问题 强视对象识别使用线性SVM测试案例检视边沿梯度描述符后,我们实验显示直方图面向梯度描述符网格明显优于现有特征集供人类检测我们研究每一阶段计算性能的影响,总结微度梯度、精定向宾馆、相对粗度空间宾馆和高质量局部对比规范重叠描述符块对良好结果都很重要新方法近似完美分离MIT原行人数据库,因此我们引入一个挑战性更强的数据集,内含1800多张附加注解的人类图像,布局多变和背景

抽象性 :物体检测性能,如罐头PASCALVOC数据集测量,在过去几年中稳定下来最性能方法复杂联想系统,通常多低图像特征与高层次上下文并发本文建议简单可扩缩检测算法,提高平均精度比VOC2012前最佳结果提高30%以上 -- -- 实现mAP53.3%我们的方法综合了两个关键洞察力:(1)高容量神经元网络应用自下而上区域建议,以便定位和段对象;(2)标签培训数据稀疏时,监督辅助任务前培训,继之以域微调,产生显著性能提升并发区域建议与CNN使用法R-CNN使用展示高层次图像特征完整系统源码见http://www.cs.berkeley.edu/~rbg/rcnn

抽象性 :特征金字塔是识别系统在不同尺度检测对象的一个基本组件最近的物体检测器避免金字塔表示法,这些检测器基于深卷积网络,部分原因是计算速度慢和内存强度强论文中,我们利用内在多尺度金字塔级深卷积网络构建特征金字塔并产生边际额外成本自上而下结构横向连接开发在所有尺度上建立高层语义特征地图架构称特征金字塔网络,显示几大应用中通用特征提取器有显著改善使用快速R-CNN基本系统,我们方法在CCO检测基准上实现最新单模结果,无钟声和哨声,超过所有现有单模项,包括CCO2016挑战优胜者此外,我们的方法可运行5FPSGPU并因此对多尺度对象检测提供实用和精确解决办法代码公诸于众

抽象性 :betway亚洲变量特征选择已成为应用领域许多研究的焦点,可提供数万或数万变量数据集这些领域包括文本处理互联网文档、基因表达数组分析以及组合化学可变选择目标有三个方面:提高预测器预测性能,提供更快和成本效益更高的预测器,更好地了解生成数据的基本过程特题的贡献涵盖这类问题的广泛方面:更好地定义目标函数、特征构造、特征排名、多变特征选择、高效搜索法和特征有效性评估法