人脸检测经典论文 Radpid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features 阅读笔记

随机傅立叶特征 该存储库提供Python模块rfflearn ，该模块是用于内核方法的随机傅立叶特征[1，2]的库，如支持向量机和高斯过程模型。 该模块的功能包括： 模块的接口非常接近 ， 支持向量分类器和高斯进程回归器/分类器，提供CPU / GPU训练和推理， 与接口，可更轻松地进行超参数调整， 该存储库提供了，该显示RFF对于实际的机器学习任务很有用。 现在，此模块支持以下方法： 方法 CPU支援 GPU支持 典型相关分析 rfflearn.cpu.RFFCCA -- 高斯过程回归 rfflearn.cpu.RFFGPR rfflearn.gpu.RFFGPR 高斯过程分类 rfflearn.cpu.RFFGPC rfflearn.gpu.RFFGPC 主成分分析 rfflearn.cpu.RFFPCA rfflearn.gpu.RFFPCA 回归 rff

心电图功能 一个用于从单导ECG波形中提取各种功能的库。 这些功能分为三个主要类别：（1）模板功能，（2）RR间隔功能和（3）全波形功能。 该存储库包含我们用于提交的特征提取代码。 数据集 在，要求参赛者建立一个模型来将单导联ECG波形分类为正常窦性心律，房颤，其他心律或嘈杂。 该数据集由AliveCor捐赠的12,186个ECG波形组成。 患者使用三代单通道ECG设备之一获取数据。 记录波形的平均时间为30秒，最短的波形为9秒，最长的波形为61秒。 下图显示了每个节奏类别和采集设备的。 下载培训数据集： 左：AliveCor手持式ECG采集设备。 右：每个节奏类别的心电图记录示例，Goodfellow等。 （2018）。 刊物 Goodfellow，SD，A.Goodwin，R.Greer，PC Laussen，M.Mazwi和D.Eytan（2018），使用逐步机器学习的心房颤动

转到JupyterLab的定义扩展 在JupyterLab笔记本和文件编辑器中跳转到变量或函数的定义。 使用Alt +单击可使用鼠标跳至定义，或使用Ctrl + Alt + B键盘专用。 您可以将鼠标键的键修改器从Alt替换为设置中的Control ， Shift ， Meta或AltGraph （请参见下面的备注）。 要跳回到变量/函数用法，请使用Alt + o 。 该插件与语言无关，尽管已针对Python和R优化。可以支持其他语言（欢迎PR）。 跳转到其他文件中的定义 Python： alt单击Python中模块的名称（例如， from xy import z -alt单击x或

利用深度神经网络学习的特征进行多类轴承故障分类 该存储库包含提交给的论文的代码，该论文使用已学习的数据驱动功能进行故障诊断。 无需手动计算特征，而是通过深度神经网络从数据中学习特征。 然后将这些学习到的功能与SVM一起用于故障分类。 还提出了一种解释数据驱动功能的经验方法。 该论文已被接受并将出现在会议记录中。 数据： 我们使用公开可用的。 该数据集实际上是为预后应用准备的。 但是，我们将其用于故障诊断任务。 我们考虑四种故障类型：正常故障，内部故障，外部故障和球形故障。 原始数据是在几个月内收集的，直到其中一个轴承发生故障。 因此，对于正常情况，我们已在实验开始时收集了数据。 同样，对于错误情况，我们已在实验结束时获取了数据，该数据更接近发生错误的时间点。 我们实验中使用的文件的详细信息可以在下面找到。 提取后，包含原始数据的压缩文件提供了三个文件夹：1st_test，2nd_tes

功能性能评估数据集 “标准”数据集的集合，用于评估计算机视觉中的视觉特征。 收集自： “ Vgg牛津大学” @ _ KAZE论文中引用的数据集“ Iguazu功能” @ “汉诺威” @

Fluent_2022_R1 Beta_Features_Manual

TFRecord作为tensorflow中广泛使用的数据格式，它跨平台，省空间，效率高。因为 Tensorflow开发者众多，统一训练时数据的文件格式是一件很有意义的事情，也有助于降低学习成本和迁移成本。 但是TFRecord数据是二进制格式，没法直接查看。因此，如何能够方便的查看TFRecord格式和数据，就显得尤为重要了。 为什么需要查看TFReocrd数据？首先我们先看下常规的写入和读取TFRecord数据的关键过程。 # 1. 写入过程 # 一张图片，我写入了其内容，label，长和宽几个信息 tf_example = tf.train.Example( features=t

本文提出了行人检测的新的特征，在现有的行人检测中效果较好，可以参考

CNN可视化工具：用于深度卷积神经网络中的单元可视化的工具包 介绍 该存储库包含用于可视化深CNN内的单元（或称为神经元或卷积过滤器）的代码和结果。 一些代码已用于深度场景CNN中出现的物体检测器》。 您可以将此工具包与天真的一起使用，并可以将其编译为matcaffe和pycaffe或 。 该工具包包含以下功能： （新！）PyTorch脚本： pytorch_extract_feature.py ：用于为任何给定图像在CNN模型的选定层提取CNN特征的代码。 pytorch_generate_unitsegments.py ：用于生成所选层上所有单元的可视化的代码。 Matlab脚本： extract_features.m ：用于为任何给定图像提取所选层上的CNN激活的代码。 generate_unitsegments.m ：用于生成选定层中所有单元的可视化的代码。 unit