fromsklearnimportsvmfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split# 假设features包含提取的特征,labels包含对应的动作标签features=np.array(features)labels=np.array([0,1,2,3])# 举例:0-走路, 1-跑步, 2-跳跃, 3-坐下# 划分训练集和测试集X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(featur...
在深度学习兴起之前,目标检测主要依靠人工设计的特征和机器学习算法。典型的方法包括:使用滑动窗口配合特征提取(如HOG特征)、SVM(支持向量机)AdaBoost等分类器、特征选择和组合(如Haar特征、LBP特征)等。 2012年,AlexNet在ImageNet竞赛中的胜利标志着深度学习在图像分类任务上的突破,这也促进了后续目标检测技术的发展。...
如前所述,星操作的功能类似于核函数,特别是多项式核函数。为了证实这一点,我们还在图2(下排)中展示了使用高斯核和多项式核的SVM(使用scikit-learn包[43]实现)的决策边界。正如我们所预期的,星操作产生的决策边界与多项式核非常相似,而与高斯核显著不同。这一强有力的证据进一步证实了我们分析的正确性。 3.4.3、...
就像方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradients,HOG)和其它特征组合在一起在视频里跟踪汽车一样,理想的解决方案应该是实时运行的,如>30FPS,我曾经使用线性SVM来处理视频,在一台i7 CPU计算机上得到的结果只有可怜的3FPS。
SVM 算法分几个阶段提出。首先，它建立在早期工作的基础上，包括 1960 年代和 70 年代 Vladimir Vapnik 和 Alexey Chervonenkis 的研究之上。1992 年，Bernhard E. Boser 、 Isabelle Guyon 以及 Vladimir Vapnik 合作写了一篇论文《A Training Algorithm for Optimal Margin Classifiers》，文中解释了如何获得这个函数...
R-CNN:R-CNN需要为每个候选区域分别执行CNN特征提取,并且使用支持向量机(SVM)进行分类,这导致了非常高的计算成本。在实际应用中,每张图片可能产生数百个甚至上千个候选区域,这意味着每次检测都需要多次运行CNN,导致训练和推断速度极慢。 Fast R-CNN:虽然Fast R-CNN通过共享卷积特征和引入RoI Pooling层来简化流程,...
1、分类:这是一个有监督的学习任务,它将训练一个模型,如支持向量机(SVM), AdaBoost来理解一个对象是否在图像中; 2、定位:通过边界框来区分对象图像,显示对象是否在图像中(分类); 3、检测:精确检测物体所在的位置(物体定位)和它们所属的组(物体分类)的过程。
卷积神经网络进行预测输出,后面再加上一个SVM(支持向量机)预测分类。 优点:位置检测与对象分类准确率非常高。 缺点:运算量大,检测速度非常慢,在GPU加持下一帧检测时间要 13s 左右,这在工程应用上是不可接受的。 造成速度慢的原因主要有 2 个: 用搜索查询算法提取 2000 个候选边框 ...
1)生成候选区域(滑动窗口、选择性搜索). 2)提取候选区域的图像特征.如Viola-Jones(VJ)检测器使用Haar特征用于人脸检测,在无约束的情况下实现了人脸的实时检测;Dalal等使用方向梯度直方图(HOG)特征来执行行人检测任务. 3)利用分类器进行...
1、分类:这是一个有监督的学习任务,它将训练一个模型,如支持向量机(SVM), AdaBoost来理解一个对象是否在图像中 2、定位:通过边界框来区分对象图像,显示对象是否在图像中(分类) 3、检测:精确检测物体所在的位置(物体定位)和它们所属的组(物体分类)的过程。