3. Kmeans算法原理 Kmeans算法的基本思想是:初始化K个中心点,然后计算每个样本点到所有中心点的距离,接着把样本划分到距离其最近的中心点。如下图所示,三个红点为中心点,若干黑点为样本,根据Kmeans算法思想,每个样本都被划分到距离其最近的红点,从而被划分到同一个红点的样本组成一个簇。 假设数据集有X0、X...
基于K-Means算法的SSD-Mobilenet模型优化研究 0 引言 目标检测是将目标从图像中提取出来的计算机视觉技术,是计算机视觉领域的重要组成部分,是一切计算机视觉任务的基础,具有较高的研究价值。运动目标检测是从不断变化的序列图像中进行目标的识别和定位,分为静态背景下的目标检测和动态背景下的目标检测。目前,解决目标检测...
在我们的研究中,相机获取的图像数据可以通过YOLO算法进行实时二维目标检测,然后将检测到的图像上的包围盒进行变换,该变换的功能是映射到Lidar的点云数据进行三维目标检测。通过比较三维点云传来的二维坐标是否在物体边界框内,可以在GPU中实现高速的三维物体识别功能。在点云上进行k-means聚类,提高了聚类的精度和精度。...
K-means将数据集中的每个数据点分配到最近的质心(最小化它们之间的欧几里德距离),这意味着如果数据点比任何其他质心更接近该群集的质心,则认为该数据点位于特定集群中。 然后K-means通过获取分配给该质心集群的所有数据点的平均值来重新计算质心,从而减少与前一步骤相关...
本发明公开了一种基于k‑means与水平集超像素分割的图像显著性目标检测方法,该方法使用水平集图像分割与k‑means聚类相结合的方法,将给定目标图像分割为多个具有相似特征的超像素区域,以抽象图像中不必要的细节,然后使用直方图加速的方法量化所有超像素内的颜色特征
专利名称：基于k-means与水平集超像素分割的图像显著性目标检测方法 专利类型：发明专利 发明人：金星,黄锦雕,王祥国,莫代力 申请号：CN201911036279.8 申请日：20191029 公开号：CN110866896A 公开日：20200306 专利内容由知识产权出版社提供 摘要：本发明公开了一种基于k‑means与水平集超像素分割的图像显著性目标...
在Faster-RCNN中,Anchor都是手动设定的,YOLOv2使用k-means聚类算法对训练集中的边界框做了聚类分析,尝试找到合适尺寸的Anchor。另外作者发现如果采用标准的k-means聚类,在box的尺寸比较大的时候其误差也更大,而我们希望的是误差和box的尺寸没有太大关系。所以通过IOU定义了如下的距离函数,使得误差和box的大小无关:...
命名实体的网络话题K—means动态检测方法
聚类算法的损失函数衡量的是簇内点到簇中心的平均距离，这一目标函数在优化聚类结果时起着关键作用。对于K-means算法而言，损失函数通常是一个非凸函数，因此需要多次初始化以避免陷入局部最优解。K-means++通过改进初始中心点的选择策略，能够提高找到全局最优解的可能性。选择合适的聚类数量K是一个挑战...
K-Means聚类是一种常用于将数据集自动划分为K个组的方法,它属于无监督学习算法。 K-Means目标 K均值的目的是使每个点到其对应的聚类质心的距离的平方和最小。给定一组观测值(x1,x2,...,xn),其中每一个观测值都是d维实数向量,K均值聚类旨在将n个观测值划分为k(k≤n)个集合S={S1,S2,...,Sk}以最小...