HOG特征描述算子 前言 概念介绍 HOG特征:方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient,HOG)特征是一种进行物体检测时的特征描述子,它是一种用于表征图像局部梯度方向和梯度强度分布特性的描述符。 特征描述子:计算机不能直接识别图像,所以特征描述子实际上就是图像的 ...
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2020-07-05 15:47:35
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参考文献 An overview of gradient descent optimization algorithms 梯度下降 GD(Gradient Descent) 梯度方向是函数变化率最大的方向,是函数增长最快的方向。 梯度的反方向是函数减少的最快方向。 ex: 从山上走到谷底 \(x_j ...
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2020-06-27 09:53:45
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同步进行一波网上代码搬砖, 先来个入门的线性回归模型训练, 基于梯度下降法来, 优化用 MSE 来做. 理论部分就不讲了, 网上一大堆, 我自己也是理解好多年了, 什么 偏导数, 梯度(多远函数一阶偏导数组成的向量) , 方向导数, 反方向(梯度下降) 这些基本的高数知识, 假设大家是非常清楚原理的 ...
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2020-05-17 01:06:00
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1. 梯度:对于一元函数,梯度是导数/斜率;对于多元函数,梯度是由偏导数组成的向量 梯度的方向:是函数在给定点上升最快的方向 梯度的反方向:是函数在给定点下降最快的方向 多元函数的梯度:(偏导) 2. 梯度下降:函数在某一点处沿着梯度的反方向逐步迭代,求出函数的局部最小值的过程。我们的最终目的是找到 ...
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2020-01-23 16:57:12
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首先简介梯度法的原理。首先一个实值函数$R^{n} \rightarrow R$的梯度方向是函数值上升最快的方向。梯度的反方向显然是函数值下降的最快方向,这就是机器学习里梯度下降法的基本原理。但是运筹学中的梯度法略有不同,表现在步长的选择上。在确定了梯度方向(或反方向)是我们优化目标函数值的方向后, ...
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2019-10-28 14:50:22
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1、HOG特征 方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中,尤其在行人检测中获得了 ...
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2019-10-28 00:40:43
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Sobel算子就是对图像求导,得到图像边缘梯度。 结果: 灰度图像 X轴方向梯度: Y轴方向梯度: 0.5X+0.5Y方向: ...
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2019-09-02 09:28:25
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1、 HOG特征 方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中,尤其在行人检测中获得 ...
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2019-06-28 11:42:44
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梯度方向 梯度方向的定义 {:height="50%" width="50%"} 为什么选梯度方向 沿梯度方向存在的问题 注:用一句话来说就是“沿梯度方向,函数不能再有限步达到最优!” 梯度算法 梯度算法的定义 梯度算法例题 最优梯度 最优梯度的定义 最优梯度的例题 最优梯度的收敛特性 ...
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2019-05-04 13:25:12
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1. 引言 HOG(Histogram of Oriented Gradient),即方向梯度直方图。它通过计算和统计局部区域的梯度方向直方图来构成特征,一般与SVM分类器结合用于目标的图像识别。由于人体姿势和外表的多变,在图像中检测人体是一项具有挑战性的工作,要在不同的光照和背景下都能清晰的识别出 ...
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2019-01-26 22:37:52
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