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数字图像处理学习笔记（十）——空间滤波

数字图像处理(Digital Image Processing)是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。...| k = 1,2,…,n} 最小值滤波器：用像素领域内的最小值代替该像素主要用途：寻找最暗点计算公式：R = min { ?...如（10,15,20,20,20,20,20,25,100）中值滤波算法的特点 ☆在去除噪音的同时，可以比较好地保留边的锐度和图像的细节（优于均值滤波器） ☆能够有效去除脉冲噪声：以黑白点叠加在图像上...结论是肯定的。 •在图像处理中应用微分最常用的方法是计算梯度。函数f(x,y)在(x,y)处的梯度为一个向量： ?...其中，标定的含义为将图像的最小值加以某数值使0成为图像像素值的最小值，进而使黑变灰，整体像素值非负由拉普拉斯算子对图像增强的基本方法的公式细化 ?

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.| 简单的最近邻分析即可达到媲美复杂机器学习模型关于化合物效价预测的准确性

其中kNN指的是找k个最相近的训练集化合物，拿它们的效价去预测测试集化合物；MR指的是把训练集的效价的中值直接作为预测值。评测指标为MAE，效果如图1所示。...图4显示了基于MAE评估的结果：使用从完整训练集导出的不同模型（kNN、SVR、RFR、DNN、GCN和MR），对每个活性类中最有效的化合物进行预测试验，报告MAE。...第二，即使简单算法，作为评测基准也存在理论上的缺陷。这些都是值得考虑的。实验方法化合物和活性类从ChEMBL中提取了活性类。...生成数据集的方法使用了MaxMin相异性算法。使用的机器学习方法支持向量回归：支持向量机的一种变体随机森林回归：一种基于决策树集合的监督ML方法。...通过网格搜索和十折内部交叉验证优化超参数，以最小化模型误差。对于每个数据集和方法，使用独立导出的模型进行了十次单独的预测试验。

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图像处理算法面试题

边缘提取的基本问题是解决增强边缘与抗噪能力间的矛盾，由于图像边缘和噪声在频率域中同是高频分量，简单的微分提取运算同样会增加图像中的噪声，所以一般在微分运算之前应采取适当的平滑滤波，减少噪声的影响。...分类的难度是通过分类器的输出估计的。 3、关键字static的作用是什么？解：1）在函数体，一个被声明为静态的变量在这一函数被调用过程中维持其值不变。...解：C，C++中内存分配方式可以分为三种：从静态存储区域分配：内存在程序编译时就已经分配好，这块内存在程序的整个运行期间都存在。速度快，不容易出错，因有系统自行管理。...写一个函数，求灰度图的直方图。写一个均值滤波（中值滤波）。写出高斯算子，Sobel算子，拉普拉斯算子等，以及它们梯度方向上的区别。常用的特征提取方法。常用的目标检测方法。...常用的边缘提取方法。常用的插值方法。常用的图像分割算法。写一个图像resize函数（放大和缩小）。彩色图像、灰度图像、二值图像和索引图像区别？（索引图像到底是啥？）

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图像卷积与滤波参考资料：

我们把核加大，就可以得到更加精细的锐化效果 ? 另外，下面的滤波器会更强调边缘： ? 主要是强调图像的细节。最简单的3x3的锐化滤波器如下： ?...这个效果就好像，摄像机是从左上角移动的右下角。 3.卷积的计算对图像处理而言，存在两大类的方法：空域处理和频域处理！...：高通滤波器：边缘提取与增强。...非线性滤波：非线性滤波器的原始数据与滤波结果是一种逻辑关系，即用逻辑运算实现，如最大值滤波器、最小值滤波器、中值滤波器等，是通过比较一定邻域内的灰度值大小来实现的，没有固定的模板，因而也就没有特定的转移函数...中点滤波：中点滤波器将邻域的最大和最小值求平均来代替当前像素点值。中值滤波: 中值滤将邻域内像素点值排序，用序列中的中值取代当前像素点值。可以消除图像中的长尾噪声，例如负指数噪声和椒盐噪声。

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Python3《机器学习实战》学习笔记（一）：k-近邻算法(史诗级干货长文)

输入没有标签的新数据后，将新的数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较，然后算法提取样本最相似数据(最近邻)的分类标签。...一般来说，我们只选择样本数据集中前k个最相似的数据，这就是k-近邻算法中k的出处，通常k是不大于20的整数。最后，选择k个最相似数据中出现次数最多的分类，作为新数据的分类。 ...但是k-近邻算法不会告诉你这些，因为在它的眼里，电影类型只有爱情片和动作片，它会提取样本集中特征最相似数据(最邻近)的分类标签，得到的结果可能是爱情片，也可能是动作片，但绝不会是”爱情动作片”。...当然，这些取决于数据集的大小以及最近邻的判断标准等因素。 1.2 距离度量我们已经知道k-近邻算法根据特征比较，然后提取样本集中特征最相似数据(最邻近)的分类标签。那么，如何进行比较呢？...分类器接收的数据是什么格式的？从上小结已经知道，要将数据分类两部分，即特征矩阵和对应的分类标签向量。在kNN_test02.py文件中创建名为file2matrix的函数，以此来处理输入格式问题。

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一文玩转 Milvus 新特性之 Hybrid Search

01、多向量列是什么？为什么需要它？ OpenAI 最近官宣的多模态大模型 GPT-4o 再一次引发了热议，近年来对多模态的处理能力被认为是通往 AGI 的必经之路。...虽然关于 GPT-4o 的训练方法尚未公布，但从 CLIP 双模态模型的训练上我们可以窥见端倪，将不同模态但相互关联的数据提取特征，转为固定维度的向量输入给模型，然后通过对比学习的方式调整模型参数进行模态间融合...我们使用 ResNet-34 作为第一列向量的特征提取器，因为它已在 ImageNet 上经过训练，能有效区分各类图像。...通过对互联网收集的各种数据进行训练，使其能够理解自然语言描述中的图像并对其进行分类。我们利用它从标题中提取的特征（文本）来搜索图片。...从更直观的语言来解释，就是在本例中 ResNet 的【红绿灯】是局部信息的输入，而 CLIP 的【建筑物】则是背景信息的输入，在单路信息都不够充分的情况下其搜索结果自然也差强人意。

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分布式机器学习中的拜占庭问题

如图 2 所示，为了保证梯度下降算法有效，我们需要保证最终服务器中聚合的向量方向与真实的梯度一致，即聚合向量与真实梯度的内积必须是非负的。...本文关注的也是 SGD 问题，在每次 SGD 迭代中，计算节点从服务器中提取最新的模型，利用局部采样的训练数据计算梯度估计，然后将梯度估计值推送到服务器。服务器聚合梯度估计值并根据聚合梯度值更新模型。...具体地，对于第 j 个参数，服务器对 m 个计算节点的第 j 个参数进行排序。删除其中最大和最小的β个参数，计算其余 m-2β个参数的平均值作为模型的第 j 个参数。...这种计算方法称为比较梯度消除（CGE）。服务器对接收到的梯度值进行排序：从 agent i_j 接收具有第 j 个最小范数的随机梯度(g_ij)^t。...Geometric median (GeoMed): 对于给定的向量几何{y_1,...,y_n}，其几何中值定义为：几何中值对边缘向量的敏感度低于算术平均值。

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数据预处理 | 机器学习之特征工程

github地址：https://github.com/jacksu 通过特征提取，我们能得到未经处理的特征，这时的特征可能有以下问题：不属于同一量纲：即特征的规格不一样，不能够放在一起比较。...定性特征不能直接使用：某些机器学习算法和模型只能接受定量特征的输入，那么需要将定性特征转换为定量特征。最简单的方式是为每一种定性值指定一个定量值，但是这种方式过于灵活，增加了调参的工作。...1.22474487 1.22474487 -1.06904497]] Out[9]: array([[-2.44948974, 1.22474487, -0.26726124]]) 区间缩放另一种常用的方法是将属性缩放到一个指定的最大和最小值...使用这种方法的目的包括： 1、对于方差非常小的属性可以增强其稳定性。 2、维持稀疏矩阵中为0的条目。 ?...规则为l2的归一化公式如下： ? 该方法主要应用于文本分类和聚类中。例如，对于两个TF-IDF向量的l2-norm进行点积，就可以得到这两个向量的余弦相似性。

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基于内容的图像检索技术：从特征到检索

BoW是常用的一种文本特征表示，它通过统计单词在文档中出现的频次来表示一个文档，因其简单有效的优点得到了广泛应用。BoW特征提取过程包括以下几个步骤： 1) 将文档中的文本解析成单词。...输入一副检索图像，提取该图像的BoVW特征，与目标库向量进行距离比对，查找近邻向量。最直观的查找方法是蛮力查找即将查询向量q与所有的BoVW向量进行距离计算。...以下分别对近几年面向检索应用的特征提取和快速近邻查找的经典算法技术进行介绍。三、图像特征提取技术图像视觉特征分为多种，从存储形式分为浮点特征和二进制特征，从提取方式上分为传统特征和深度特征。...因此，本部分重点介绍深度特征提取技术，对于传统特征提取算法不作介绍。无论是传统特征还是深度特征，从表征内容上可以化分为局部特征和全局特征。...的中值，即 ? 。 Embedding阶段，对目标集合 ? 中的每个向量 ? 执行以下操作。注意 ? 。 1) 粗量化器q量化 ? ，得到量化后向量q( ?

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使用byte类型节省向量空间

您现在可以开始为这些较小的 8 位向量建立索引，方法是在mapping中将element_type 参数设为__byte，类似于下面的示例。...通过使用量化，我们可以减小这些文件的大小，同时仍然保持合理的质量水平。同样的，如果在基准测试下，我们能看到精度损失很少，该技术则同样对文本向量的压缩有效。...总的来说，量化是优化机器学习和其他应用程序中数据存储和处理的强大工具。它使我们能够更有效地处理更大的数据集，而不会牺牲太多准确性或质量。让我们量化一下让我们从定义量化开始。...例如，最简单的量化形式之一是获取归一化 32 位向量的维度，并将它们线性映射到 8 位向量的整个维度范围。...这种类型的搜索使用脚本来迭代数据集中的每个向量，并将返回最佳的结果。我们看到响应时间减少了 30% 的巨大改进！Recall@100：这向我们显示最相关的结果是否包含在前 100 个中。

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数字图像处理知识点总结概述

基于特征点方法方法描述：统计两个图像patch中匹配的特征点数，如果相似的特征点数比例最大，则认为最相似，最匹配方法思想：图像可以中特征点来描述，比如sift特征点，LK光流法中的角点等等。...，这种相关性蕴含着视觉场景中物体结构的重要信息；HVS的主要功能是从视野中提取结构信息，可以用对结构信息的度量作为图像感知质量的近似。...在OpenCV中可通过函数GaussianBlur进行操作。 2.2. 非线性滤波：非线性滤波利用原始图像跟模版之间的一种逻辑关系得到结果，如最值滤波器，中值滤波器。...因此，从原图中减去开运算后的图，得到的效果图突出了比原图轮廓周围区域更明亮的区域。顶帽一般用于校正不均匀光照的影响（补充：均匀光照在从背景中提取目标的处理中扮演核心的角色）。...特征匹配：对提取到的特征，需要通过使用一定的方法来进一步判断对应的特征是否相同（或近似），对特征向量一般使用欧式距离或最邻近距离比（NNDR）进行判定，满足一定的条件约束，则认为两个特征相近，否则剔除

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深度解密大模型的“军火商”，向量数据库的八大技术方向！

在人工智能技术的推动下，大数据变得越来越重要，而在大数据中寻找有用信息的最有效方法之一就是通过向量数据库。...等生成的文本特征向量，这些向量包含了文本的语义信息，可以用于文本分类、情感分析等任务；语音向量，通过声学模型从声音信号中提取的特征向量，这些向量捕捉了声音的重要特性，如音调、节奏、音色等，可以用于语音识别...人工智能，尤其是深度学习，经历了从小规模到大规模的变革，涉及的数据量也从MB级别增长到TB甚至PB级别，这引发了一个问题：如何有效地存储和处理大规模的向量数据。...大模型具有的强大的学习和表示能力，能够处理庞大和复杂的数据，并从中提取出有用的特征和模式，并通过大规模的数据集预训练，加速迭代精进，提升模型性能，向量数据库为大模型提供了高效的数据存储和查询支撑，是大模型落地应用的重要条件...以联汇科技的向量数据库产品Om-iBase为例，Om-iBase基于智能算法提取需存储内容的特征，使用AI深度学习模型和自监督学习技术，对文本、图片、音频和视频等非结构化数据进行特征提取，有效实现非结构化数据向量化存储

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OpenCV与图像处理（十）

简单的讲，就是在一幅图像中，把目标从背景中分离出来，以便于进一步处理。分割是对图像进一步分析、识别的前提，分割的准确性将直接影响后续任务的有效性，其中阈值的选取是图像阈值分割方法中的关键技术。...阈值分割方法的核心在于如何寻找适当的阈值。最常用的阈值方法是基于灰度直方图的方法，如最大类间方差法(OTSU)、最小误差法、最大熵法等，直方图表示图像中具有每种灰度级的像素的个数。...图像霍夫变换通过把图像的坐标从2D平面坐标系变换到极坐标空间，可以发现原来在平面坐标难以提取的几何特征信息（如：直线、圆等），图像的直线与圆检测就是典型的利用霍夫空间特性实现二值图像几何分析的例子。...基于效率考虑，Opencv中实现的霍夫变换圆检测是基于图像梯度的实现，分为两步：（1）检测边缘，发现可能的圆心。（2）基于第一步的基础上从候选圆心开始计算最佳半径大小。...这个descriptor就是最终的可供分类使用的特征向量了。（6）把提取的HOG特征输入到SVM分类器中，进行训练寻找一个最优超平面作为决策函数/分类器。

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【数字图像】数字图像锐化处理的奇妙之旅

图像分析与特征提取：边缘检测：识别图像中物体之间的边界。目标识别：识别并定位图像中的特定对象。特征提取：提取图像中的关键特征，如纹理、形状和颜色信息。...三、实验原理与方法 3.1 拉普拉斯锐化拉普拉斯算子是最简单的各向同性微分算子，一个二元图像函数 f(x,y) 的拉普拉斯变换定义为因为任意阶微分都是线性操作，所以拉普拉搜变换也是一个线性操作。...对于函数 f(x,y) ，在其坐标 (x,y) 上的梯度是通过如下二维列向量定义的：这个向量的模值由下式给出：实际操作中，常用绝对值代替平方与开方运算近似求梯度的模值：利用 3×3 的最小滤波掩模...2.中值滤波：从文件中读取了一张灰度图像eight.tif并存储在变量I中。使用imnoise函数向原图像I添加了椒盐噪声，生成了噪声图像J。...5.2 实验思考数字图像锐化处理的目的是什么？试写出相应的程序设计步骤。 1.数字图像锐化处理的目的是什么数字图像锐化处理的目的是增强图像的边缘和细节，使其看起来更清晰、更鲜明。

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AAAI2021-Hierarchical Reinforcement Learning for Integrated Recommendation

高级编码器也是一个全连接层：使用相似度损失，在若干高级代理中，得到最相似的作为推荐的项目 d_t ，即 a_h^l --sim loss-->d_t 。...； w_f 是权重向量； b_f 是偏置。...Similarity loss 使用余弦相似度，从虚拟动作 a 中选择最相似的项目 d ： Final loss 最后将上述损失相加得到最终损失函数：超参数取值： \lambda_l...估计的方法不可避免的产生不准确性和偏见奖励，而HRL-Rec中的在线探索全部都是由真实用户进行评估的。在线探索的质量是可接受的，因为我们是从top 200的项目中进行随机选择的。...分析：使用全连接层和池化层作为被消融状态，发现self-attention（用于特征提取）和GRU（用于序列编码）是至关重要的； \gamma=0 将不会考虑任何未来奖励，则表明了在推荐中考虑未来奖励是有效的

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基于MRI医学图像的脑肿瘤分级

通过各向异性扩散滤波，MsFCM算法从最粗尺度到最细尺度进行分类。分类必须首先进行初始化估计，因为它是一个迭代算法。...AR方法的一个缺点是在识别规则时提供了用户提供的最小支持值和最小置信度。...基于有效的工具进行特征提取如小波变换，能够在不同分辨率水平上进行图像分析。但是，小波变换的代价是计算量大和存储量大。同时为了降低特征向量的维数和提高鉴别能力，采用了主成分分析法。...从整个体积直方图中提取适当的信息，SOM(自组织映射)在第一种方法中对此进行处理，而第二种方法包括四个阶段。...为此，采用基于支持向量机的包装方法对特征子集进行评估，并采用反向浮动搜索（BFS）方法生成特征子集。BFS基于SFS，SFS逐个添加最相关的特征，SBS逐个删除最不相关的特征。

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一文了解人脸识别：从实现方法到应用场景都讲明白了

活体检测还可以借由红外线、活体虹膜、排汗等方法来实现。不难理解，引入活体检测可以有效地增加判断的准确性，防止攻击者伪造或窃取他人生物特征用于验证，例如使用照片等平面图片对人脸识别系统进行攻击。...人脸识别的大致流程可以描述为：通过人脸识别模型判断图片中是否存在人脸，如果存在人脸，则定位到该人脸的区位，或者提取该人脸图像的高级特征，作为该人脸图像的特征向量，并用在后续对图片的处理中。...通过合理选择、组合对人脸图片的操作层次，就可以实现我们预期的目标。这个实现过程可以说是“万变不离其宗”，最核心的技术便是提取人脸图像的高级特征，我们将会在后续的例子中逐步印证这一点。...而对应的处理方法可以是对图片进行滤波等操作，从而使图片更加符合系统要求。如图1-3所示，分别为带有椒盐噪声的图片和经过中值滤波处理后的图片。 ?...而提取到的特征往往是以特征向量的形式表示的，向量的元素一般都不会太多（一般在“千”这个数量级）。因此，从宏观角度来看，特征提取过程可以看作一个数据抽取与压缩的过程。

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一看就懂的K近邻算法(KNN)，K-D树，并实现手写数字识别！

应用：信息编码（为了增强容错性，应使得编码间的最小汉明距离尽可能大）。夹角余弦几何中夹角余弦可用来衡量两个向量方向的差异，机器学习中借用这一概念来衡量样本向量之间的差异。...夹角余弦越大表示两个向量的夹角越小，夹角余弦越小表示两向量的夹角越大。当两个向量的方向重合时夹角余弦取最大值1，当两个向量的方向完全相反夹角余弦取最小值-1。...具体是：根据x维上的值将数据排序，6个数据的中值(所谓中值，即中间大小的值)为7，所以Node-data域位数据点（7,2）。....jpg] 要删除上图中结点A，选择结点A的右子树中X坐标值最小的结点，这里是C，C成为根，如下图： [quesbase64155377912448672600.jpg] 从C的右子树中找出一个结点代替先前...H的位置，从而A结点从图中顺利删除，如下图所示： [quesbase6415537792238505282.jpg] 从K-D树中删除一个结点是代价很高的，很清楚删除子树的根受到子树中结点个数的限制。

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MSCKF-Based Visual-Wheel Odometry 轮速视觉融合里程计

SWF可以分成基于滤波器的和基于优化的两种。最典型的基于滤波器的方法就是MSCKF算法了。...因为是EKF，就是直接把最后一帧相机pose从x中去掉，然后把对应的协方差的行和列删除掉. ? Wheel Propagation EKF算法分成两步：Propagation+Update。...按照IMU处理的方法，首先把ODE方程列出来 ? 下面就可以对ODE方程进行积分了。简单起见，直接用欧拉积分了。如果考虑精度，可以使用中值或者龙格库塔： ?...具体的对H*做QR分解 ? 带入到(19)式中，可以得到， ? 左右两边，同时乘以有 ? 最后，我们得到一个压缩后的线性方程 ? 这方程的行数最大和状态的维度相同。...边缘化操作：将x中边缘化掉的pose去掉，将协方差矩阵中对应的行和列删除。 ? 平面约束Update 一般车辆都是运动在平面上的，在更新的时候，我们引入一个平面约束。

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CS231n：7 理解和可视化CNN

1.1 可视化激活项最直接的可视化技术是显示网络在前向传播过程中的激活情况。对于ReLU网络来说，激活图像通常一开始看起来比较粗大和密集，但是随着训练的进行，激活图像变得更加稀疏和局部。...每张输入到卷积神经网络中的图片最终都会得到一个4096维的向量，我们对这些向量进行最邻近算法，和之前基于像素空间的最邻近算法的结果进行比较，如下图。...而对4096维的向量进行最邻近算法的结果表示，他们都是属于同一类物体，尽管有些图片在像素上大相径庭。这也说明了，对着4096维的向量进行最邻近算法，实际上就是在这个特征空间中做最邻近算法。...为了进行嵌入，我们可以选取一组图像，并使用卷积神经网络提取特征向量（例如在AlexNet中，最后的4096维向量在最终的线性分类器之前，可以看做是一个特征向量）。...从下图中，我们也能看出，这些白色的像素点大致描绘出了物体的轮廓。这也从侧面说明了，卷积神经网络提取出了物体的一些特征。

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