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1
回答
如
何在
保持
对
特征
对象
的
引用
的
同时
拥有
特征
对象
的
向量
、
我有一个Vec,我想在这里存储我所有的小部件用于渲染,但我也想保留
对
某些小部件
的
引用
。当我把widget推到我
的
向量
中时,它们被移动了,而当我试图
引用
它们时,借入检查器就会报错。
浏览 6
提问于2021-02-28
得票数 0
1
回答
OpenCV中
的
HOG,用于
对
整个图像进行分类
、
、
、
我知道OpenCV中
的
梯度直方图通常用在图像补丁上,以便检测和分类图像中
的
对象
。std::vector<float> temp_FV_out;hog.compute(img_in, temp_FV_out); 由于图像
的
大小不同,给出了非常长
的
特征
向量
,每个
浏览 0
提问于2012-01-27
得票数 1
回答已采纳
1
回答
多
特征
聚类
、
、
、
我想知道如何执行具有多个
特征
的
聚类分析。例如,让我们考虑一下,我
对
每个
对象
都有一组功能(我有很多
对象
)。并且这些
特征
中
的
每一个都具有特定维度(
特征
A是n维
的
向量
,
特征
B是m维
的
向量
,依此类推)。如何将所有
对象
的
所有不同
特征
聚集在一起?
浏览 0
提问于2014-04-08
得票数 0
2
回答
只需一幅训练图像
的
二维目标检测
视觉系统被给予一个单一
的
训练图像(例如,一张2D
的
艺术品),并且询问该作品是否在新拍摄
的
照片中。新拍摄
的
照片可以包含许多其他物体,当艺术品呈现时,它必须面对,但可能会被遮挡。艺术品可能是高度对称
的
,也可以是不对称
的
。我试过/考虑了以下几种选择,但它们都有一些问题。如果我
的
论点无效,请纠正我。深度学习(rcnn/yolo):需要大量
的
标记数据,这意味着每件新
的
艺术品都
浏览 8
提问于2017-11-08
得票数 1
1
回答
结构持有的
特征
对象
中
的
显式生存期声明
、
在对
的
回答中,讨论了如何
引用
结构所持有的
特征
对象
,这需要以下语法: foo: &'a (Foo + 'a),这是每个
浏览 1
提问于2015-01-06
得票数 8
回答已采纳
1
回答
OpenCV从训练视频集中识别
对象
,然后
对
另一个视频进行测试。
、
、
、
我
的
任务是使用OpenCV和C++
对
一系列测试视频进行测试,以检查
对象
是否符合预期。我是OpenCV
的
新手,不过,我很乐意在C++中编程,一旦方法形成。我还计划在稍后阶段编写自己
的
函数。我需要你
的
帮助,形成正确
的
解决办法,因为我必须识别家庭物品[杯,软玩具,电话,相机,键盘)从一个视频流,然后测试另一个流
的
视频。原来
的</e
浏览 4
提问于2014-02-26
得票数 0
0
回答
理解图像处理中
的
特征
提取和
特征
向量
?
、
、
我在Matlab上做一个小项目,只是因为我
对
图像处理感兴趣,而我没有学习过与图像处理相关
的
学位或课程。例如,我想从二值图像
的
不同
对象
中提取一些信息,这些信息是关于
对象
之间
的
长度、宽度和距离。在一个应用程序中,我希望提取
特征
,在这些
特征
上应用一些算法来计算所有
浏览 5
提问于2018-07-16
得票数 1
3
回答
用于图像
特征
分类
的
支持
向量
机?
、
、
、
在Matlab中实现了由Lazebnik设计
的
空间金字塔匹配算法,最后完成了svm分类。在这一点上,我完全不明白我应该如何做到这一点,因为我应该向svmtrain和svmclassify函数提供什么输入,以便最终得到训练和测试图像
的
特征
点坐标
对
。我有: 我该用哪一种?
浏览 6
提问于2012-02-23
得票数 3
1
回答
用于获得对称矩阵
的
特征
值和
特征
向量
的
简单Lanczos算法代码
、
、
、
、
我想写一个简单
的
程序(用C)使用Lanczos算法。我遇到了一个Matlab示例,它帮助我更深入地理解了算法,但是从这段代码中我找不到获得
特征
值和
特征
向量
的
方法。有没有人可以指导我从这个例子中得到
特征
值,这样我就可以理解这个方法,然后用C语言编写代码?
浏览 5
提问于2013-01-11
得票数 3
1
回答
rust:借用
的
值必须在静态生存期内有效
error: aborting due to previous error(s) 我希望使用
特征
来定义场景中
的
对象
,但我希望Scene
对象
拥有
它们。我目前
的
理解是,这意味着我需要Box或类似的东西,因为
特征
对象
的
大小未知。我还希望
对象
共享
对
Material
的
引用
,因为不会有那么多
的
对象
,尽管它们相对简单并且可以Copy,但我不想
浏览 0
提问于2017-10-27
得票数 6
0
回答
比较不带SVM
的
HOG
特征
向量
、
、
、
、
我是计算机视觉
的
新手,目前正在做一个关于形状检测
的
学习项目,在所有图像中,我有一个固定
的
感兴趣区域,其中
对象
最可能存在,我必须比较它们
的
形状,以给出两个输入图像中
的
对象
是相同
的
,还是not.There是轻微
的
平移和比例变化以及光照变化我正在尝试比较两个输入图像之间
对象
的
形状,并尝试提供描述它们相似性
的
输出值。如果相似度高于某个阈值,我可以断定两个输入图像中存在相同
的</em
浏览 10
提问于2017-12-13
得票数 6
回答已采纳
1
回答
机器学习中
的
特征
提取
、
、
我
对
阅读遥感目标检测技术综述感到有点困惑。基于机器学习
的
目标检测由
特征
提取、
特征
融合+降维和分类器训练三部分组成。然后,他们列出了
特征
提取方法:一袋袋话,还有更多。在本节
的
后面,他们列举了分类器培训
的
方法,例如:AdaBoost,神经网络 这与我对事物
的
理解不一致。我
的
经验主要是在CNN。当我使用卷积神经网络进行目标检
浏览 0
提问于2020-11-09
得票数 0
1
回答
您是否预测过交叉验证(gridsearchcv / KFold)后
的
测试数据,以及如何预测?
、
、
、
、
回溯:方法: 在分割数据集(训练:34 MO,测试:6 MO)和减少
特征
数目之后,主要通过主成分分析( PCA ),我用KFold
对
不同模型
的
浏览 3
提问于2020-12-18
得票数 0
回答已采纳
1
回答
当与其他
向量
比较时,确定
向量
中
的
每个元素
对
余弦相似性
的
贡献。
、
、
我有一个
向量
,表示我
的
对象
,并通过使用余弦相似性来计算哪个
对象
与另一个
对象
相似。a = [1,2,3,4,5,6]我
的
问题是: 如何确定
向量
中需要哪些
特征
我需要这个结果来找
浏览 0
提问于2022-12-23
得票数 0
1
回答
无向图
的
割炬几何数据
对象
edge_attr
、
、
、
一个人将如何构造一个中
的
无向图中
的
除草几何数据
对象
。假设我们有一个无向图,
如
。列表(这是一个由一个热编码
向量
组成
的
数组,用于每个边缘
的
特征
)。由于该图形是无向
的
,那么一次只需附加两个相同
的
热编码
特征
向量
即可。edge_attr列表是否如下所示:
浏览 2
提问于2020-07-16
得票数 1
回答已采纳
2
回答
变长
特征
向量
的
处理
、
、
如何处理可能大小不同
的
特征
向量
? 假设每一个
对象
,我计算了4个
特征
。为了解决某个回归问题,我可能有1,2,或更多
的
这些
对象
(不超过10个)。因此,
特征
向量
的
长度为4*N。这个问题通常是如何解决
的
?
对象
表示物理
对象
(例如,其他人) w.r.t。一个观察者。对于时间切片,
对象
可以横向、纵向地放置,具有一定
的
速度和一些标题(4个<em
浏览 0
提问于2018-08-21
得票数 9
1
回答
图像检测
特征
: SIFT、直方图和EGDE。
、
、
、
我正在开发一个
对象
分类器,使用3种不同
的
特征
,即SIFT,直方图和EGDE。现在,由于大小不同,这些特性不能连接成一次
向量
。我打算这样做,但我不知道这样做是否正确:你认为这是正确
的
方法吗?
浏览 1
提问于2013-07-31
得票数 4
回答已采纳
2
回答
如
何在
Spark Pipeline中获取
特征
向量
列长度
、
、
我有一个有趣
的
问题。这就是我
的
Pipeline
对象
的
样子。MLP分类器
的
layers属性要求输入层、隐藏层和输出层
的
大小。输入和输出是固定
的
(基于我们
拥有
的数据)。所以我想把输入层
的
大小作为我
的
特征
向量
的
大小。然而,我不知道我
的
特征
向量
浏览 0
提问于2017-03-24
得票数 5
1
回答
在princomp中得分是多少?
、
行表示
对象
,列表示功能。我像这样读取CSV文件现在我做了一个我在O上执行princomp
的
目标是执行降维,因为
特征
的
no太大了在这个运算之后,分数
向量
是否
保持
降维
特征
集,还是需要执行更多
的
操作才能得到它?
浏览 2
提问于2012-05-01
得票数 0
2
回答
迭代
特征
对象
的
可变
引用
向量
、
我有一个struct,它包含
对
特征
对象
的
可变
引用
: fn do_it(&mut self); tasks: Vec<&'a mut Task>,在Worker
的
方法中,我希望迭代任务并调用它们
的
do_it pub fn wo
浏览 8
提问于2016-05-03
得票数 14
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