关于DPM(Deformable Part Model)算法中模型结构的解释

关于可变部件模型的描写叙述在作者[2010 PAMI]Object Detection with Discriminatively Trained Part Based Models的论文中已经有说明: 含有n个部件的目标模型能够形式上定义为一个(n+2)元组:(F0,P1,..., Pn, b),F0是根滤波器,Pi是第i个部件的模型,b是表示偏差的实数值.每一个部件模型用一个三元组定义:(Fi,vi, di),Fi是第i个部件的滤波器:vi是一个二维向量,指定第i个滤波器的锚点位置(anch…

关于DPM(Deformable Part Model)算法中模型可视化的解释

搭建了自己的博客平台,本文地址:http://masikkk.com/blog/DPM-model-visualization/ DPM源代码(voc-release)中的模型可视化做的还算相当炫酷的,能够让我们直观的看到训练好的模型,甚至我们不用去做模型的评价,直接依据肉眼的观察.就能大致了解一个目标训练的好不好,比方我训练一个人体模型.那他的可视化图当然就是越接近人体越好. 以下是对DPM源代码中有关模型可视化部分代码的分析,通过分析这些代码.有助于更好的理解DPM模型. 注意:我的源代码版…

DPM(Deformable Parts Model)--原理(一)（转载）

DPM(Deformable Parts Model) Reference: Object detection with discriminatively trained partbased models. IEEE Trans. PAMI, 32(9):1627–1645, 2010. "Support Vector Machines for Multiple-Instance Learning,"Proc. Advances in Neural Information Proces…

DPM(Deformable Parts Model)

DPM(Deformable Parts Model)--原理(一)

http://blog.csdn.net/ttransposition/article/details/12966521 DPM(Deformable Parts Model) Reference: Object detection with discriminatively trained partbased models. IEEE Trans. PAMI, 32(9):1627–1645, 2010. "Support Vector Machines for Multiple-Instan…

(2) 用DPM(Deformable Part Model，voc-release4.01)算法在INRIA数据集上训练自己的人体检測模型

步骤一,首先要使voc-release4.01目标检測部分的代码在windows系统下跑起来: 參考在window下执行DPM(deformable part models) -(检測demo部分) 步骤二,把训练部分代码跑通,在VOC数据集上进行測试,例如以下文: 在windows下执行Felzenszwalb的Deformable Part Model(DPM)源代码voc-release3.1来训练自己的模型可是当中的learn.cpp代码有误.当中319行check(argc == 8…

使用DPM(Deformable Part Model，voc-release3.1)算法INRIA通过训练你的身体检测模型数据集

我的环境 DPM源代码版本号:voc-release3.1 VOC开发包版本号:VOC2007_devkit_08-Jun Matlab版本号:MatlabR2012b c++编译器:VS2010 系统:Win7 32位 learn.exe迭代次数:5万次数据集:INRIA 人体数据集,等步骤一,首先要使voc-release3.1目标检測部分的代码在windows系统下跑起来: 在Windows下执行Felzenszwalb的Deformable Part Models(voc-relea…

kmp算法中的nextval实例解释

求nextval数组值有两种方法,一种是不依赖next数组值直接用观察法求得,一种方法是根据next数组值进行推理,两种方法均可使用,视更喜欢哪种方法而定. 本文主要分析nextval数组值的第二种方法 a b a a b c a c 模式值 0 1 1 2 2 3 1 2 next数组 0 1 0 2 1 3 0 2 nextval数组 1.第一位的nextval值必定为0,第二位如果于第一位相同则取相同值下的next值为0,如果不同则取当下next的值为1. 2.第三位的next值为1,那么…

DPM（Deformable Part Model）原理详解（汇总）

写在前面: DPM(Deformable Part Model),正如其名称所述,可变形的组件模型,是一种基于组件的检测算法,其所见即其意.该模型由大神Felzenszwalb在2008年提出,并发表了一系列的cvpr,NIPS.并且还拿下了2010年,PASCAL VOC的“终身成就奖”. 由于DPM用到了HOG的东西,可以参考本人http://blog.csdn.net/qq_14845119/article/details/52187774 算法思想: (1)Root filter+ Pa…

Journal of Proteomics Research | 利用混合蛋白质组模型对MBR算法中错误转移鉴定率的评估

题目:Evaluating False Transfer Rates from the Match-between-Runs Algorithm with a Two-Proteome Model 期刊:Journal of Proteome Research 发表时间:September 23, 2019 DOI:10.1021/acs.jproteome.9b00492 分享人:任哲内容与观点: 大家好,本次分享的是发表在Journal of Proteome Research上的一篇关于…

机器学习中模型泛化能力和过拟合现象(overfitting)的矛盾、以及其主要缓解方法正则化技术原理初探

1. 偏差与方差 - 机器学习算法泛化性能分析在一个项目中,我们通过设计和训练得到了一个model,该model的泛化可能很好,也可能不尽如人意,其背后的决定因素是什么呢?或者说我们可以从哪些方面去改进从而使下次得到的model更加令人满意呢? ”偏差-方差分解(bias-variance decomposition)“是解释学习算法泛化能力性能的一种重要工具.偏差-方差分解试图对学习算法的期望泛化错误率进行拆解. 假设测试样本为x,yd 为 x 在数据集中的标记(注意,有可能出现噪声使得 y…

Attention Model（注意力模型）思想初探

1. Attention model简介 0x1:AM是什么深度学习里的Attention model其实模拟的是人脑的注意力模型,举个例子来说,当我们观赏一幅画时,虽然我们可以看到整幅画的全貌,但是在我们深入仔细地观察时,其实眼睛聚焦的就只有很小的一块,这个时候人的大脑主要关注在这一小块图案上,也就是说这个时候人脑对整幅图的关注并不是均衡的,是有一定的权重区分的.这就是深度学习里的Attention Model的核心思想. AM刚开始是应用在图像领域里的,并且在图像处理领域取得了非常好的效果…

深度学习之Attention Model（注意力模型）

1.Attention Model 概述深度学习里的Attention model其实模拟的是人脑的注意力模型,举个例子来说,当我们观赏一幅画时,虽然我们可以看到整幅画的全貌,但是在我们深入仔细地观察时,其实眼睛聚焦的就只有很小的一块,这个时候人的大脑主要关注在这一小块图案上,也就是说这个时候人脑对整幅图的关注并不是均衡的,是有一定的权重区分的.这就是深度学习里的Attention Model的核心思想. 人脑的注意力模型,说到底是一种资源分配模型,在某个特定时刻,你的注意力总是集中在画面中的…

机器学习算法中GBDT和XGBOOST的区别有哪些

首先xgboost是Gradient Boosting的一种高效系统实现,并不是一种单一算法.xgboost里面的基学习器除了用tree(gbtree),也可用线性分类器(gblinear).而GBDT则特指梯度提升决策树算法.xgboost相对于普通gbm的实现,可能具有以下的一些优势: 1.显式地将树模型的复杂度作为正则项加在优化目标2.公式推导里用到了二阶导数信息,而普通的GBDT只用到一阶3.允许使用column(feature) sampling来防止过拟合,借鉴了Random For…

[深度概念]·Attention Model（注意力模型）学习笔记

此文源自一个博客,笔者用黑体做了注释与解读,方便自己和大家深入理解Attention model,写的不对地方欢迎批评指正.. 1.Attention Model 概述深度学习里的Attention model其实模拟的是人脑的注意力模型,举个例子来说,当我们观赏一幅画时,虽然我们可以看到整幅画的全貌,但是在我们深入仔细地观察时,其实眼睛聚焦的就只有很小的一块,这个时候人的大脑主要关注在这一小块图案上,也就是说这个时候人脑对整幅图的关注并不是均衡的,是有一定的权重区分的.这就是深度学习里的At…

【Java EE 学习 70 下】【数据采集系统第二天】【Action中User注入】【设计调查页面】【Action中模型赋值问题】【编辑调查】

一.Action中User注入问题 Action中可能会经常用到已经登陆的User对象,如果每次都从Session中拿会显得非常繁琐.可以想一种方法,当Action想要获取User对象的时候直接使用,这种方法还是得需要借助拦截器的力量,直接在登录拦截器中实现即可,但是登陆拦截器怎么知道该Action想要获取User对象呢?这就需要给Action加上一个接口,如果该Action是该接口的实现类,则表示该Action想要获取User对象.接口仿照HttpRequestAware接口的形式,名字为用户…

Entity Framework 之Database first（数据库优先）&Model First（模型优先）

一.什么是Entity Framework 1.1 实体框架(EF)是一个对象关系映射器,使.NET开发人员使用特定于域的对象与关系数据.它消除了需要开发人员通常需要编写的大部分数据访问代码.简化了原有的ado.net 数据访问方式. ORM是通过使用描述对象和数据库之间映射的元数据,将程序中的对象自动持久化到关系数据库中. 1.2 在C#中常用的ORM框架有: 1.NHibernate (从java的Hibernate延伸过来)2.Linq to SQL类 (只针对MSSQL数据库的)3.En…

C# ORM—Entity Framework 之Database first（数据库优先）&Model First（模型优先）（一）

一.什么是Entity Framework 1.1 实体框架(EF)是一个对象关系映射器,使.NET开发人员使用特定于域的对象与关系数据.它消除了需要开发人员通常需要编写的大部分数据访问代码.简化了原有的ado.net 数据访问方式. ORM是通过使用描述对象和数据库之间映射的元数据,将程序中的对象自动持久化到关系数据库中. 1.2 在C#中常用的ORM框架有: 1.NHibernate (从java的Hibernate延伸过来) 2.Linq to SQL类 (只针对MSSQL数据库的) 3.…

TextRank：关键词提取算法中的PageRank

很久以前,我用过TFIDF做过行业关键词提取.TFIDF仅仅从词的统计信息出发,而没有充分考虑词之间的语义信息.现在本文将介绍一种考虑了相邻词的语义关系.基于图排序的关键词提取算法TextRank [1]. 1. 介绍 TextRank由Mihalcea与Tarau于EMNLP'04提出来,其思想非常简单:通过词之间的相邻关系构建网络,然后用PageRank迭代计算每个节点的rank值,排序rank值即可得到关键词.PageRank本来是用来解决网页排名的问题,网页之间的链接关系即为图的边,迭代…

【ASP.NET MVC 学习笔记】- 16 Model Binding（模型绑定）

本文参考:http://www.cnblogs.com/willick/p/3424188.html. 1.Model Binding是Http请求和Action方法之间的桥梁,是MVC框架根据Http请求创建.NET对象的过程.它根据Action方法中的Model对象的类型创建,NET对象,并将Http请求数据经过转换赋给该对象. 2.Model Binding是从路由引擎接收和处理Http请求后开始的.例如: public static void RegisterRoutes(RouteCo…

随想：目标识别中，自适应样本均衡设计，自适应模型结构（参数可变自适应，模型结构自适应，数据类别or分布自适应）

在现在的机器学习中,很多人都在研究自适应的参数,不需要人工调参,但是仅仅是自动调参就不能根本上解决 ai识别准确度达不到实际生产的要求和落地困难的问题吗?结论可想而知.如果不改变参数,那就得从算法的结构入手, 比如,现有的谷歌的MnasNet系列,这种是在人工的指导下进行的,但是,仅仅是这样就够了吗?我个人觉得还不够 1.在做机器学习的时候,我们模型的指标提不上去的时候,通常原因是因为边缘样本,也就是我们所说的hard-example, 如果和解决边缘样本呢?目前是人工发现这些样本并增加hard…

斯坦福大学公开课机器学习：machine learning system design | trading off precision and recall（F score公式的提出：学习算法中如何平衡（取舍）查准率和召回率的数值）

一般来说,召回率和查准率的关系如下:1.如果需要很高的置信度的话,查准率会很高,相应的召回率很低:2.如果需要避免假阴性的话,召回率会很高,查准率会很低.下图右边显示的是召回率和查准率在一个学习算法中的关系.值得注意的是,没有一个学习算法是能同时保证高查准率和召回率的,要高查准率还是高召回率,取决于自己的需求.此外,查准率和召回率之间的关系曲线可以是多样性,不一定是图示的形状. 如何取舍查准率和召回率数值: 一开始提出来的算法有取查准率和召回率的平均值,如下面的公式average=(P+R)/2…

机器学习算法中的准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure)

摘要: 数据挖掘.机器学习和推荐系统中的评测指标—准确率(Precision).召回率(Recall).F值(F-Measure)简介. 引言: 在机器学习.数据挖掘.推荐系统完成建模之后,需要对模型的效果做评价. 业内目前常常采用的评价指标有准确率(Precision).召回率(Recall).F值(F-Measure)等,下图是不同机器学习算法的评价指标.下文讲对其中某些指标做简要介绍. 本文针对二元分类器! 本文针对二元分类器!! 本文针对二元分类器!!! 对分类的分类器的评价指标将在以后…