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特征提取最新视觉报道_特征提取与图像处理(2024年12月全程跟踪)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：热点更新日期：2024-12-03

特征提取

PCA算法详解：降维与特征提取的艺术 𐟎芥˜🯼Œ大家好！今天我们来聊聊PCA（主成分分析）算法。这个算法在机器学习中可是个大名鼎鼎的降维神器哦！其实，PCA的核心思想非常简单，就是通过找到一个方向向量，把高维数据投影到这个方向上，使得投影后的数据方差最大化。听起来有点拗口，但没关系，我们一步一步来。降维是什么鬼？𐟤” 首先，我们要明白一个概念——降维。简单来说，就是把高维数据变成低维数据。为什么要降维呢？其实有几个原因：一是数据压缩，节省存储空间；二是加快计算速度；三是让数据更容易理解。举个例子，就像你把一本书从二维（页数）降到一维（关键词），或者把三维（空间）降到二维（平面）。 PCA是怎么工作的？𐟒𛊊PCA的核心就是找到一个方向向量，把数据投影到这个方向上，使得投影后的数据方差最大化。这个过程听起来有点抽象，但其实就是通过一些数学计算来实现的。具体步骤如下：均值归一化：先计算所有特征的均值，然后把每个特征减去这个均值。如果特征的数量级不同，还需要除以标准差。计算协方差矩阵：接下来，我们要计算所有特征之间的协方差矩阵。计算特征向量：然后，找出协方差矩阵的特征向量。奇异值分解：用奇异值分解得到一个n㗫维度的Ureduce矩阵。这一步是在U矩阵中取前k个向量。计算新特征向量：最后，通过一些复杂的计算公式来得到新的特征向量。需要掌握的知识点𐟓š 这里有两个地方需要大家自己去补充一下知识：一是关于奇异值分解（SVD）的知识；二是如何确定主成分k的数量。这两个问题都在图片中有详细的解释，大家可以自己去看看。小结𐟓 总的来说，PCA算法是一种非常强大的降维工具，可以帮助我们更好地理解和处理高维数据。希望这篇文章能帮到你们，如果有任何问题或者想法，欢迎在评论区留言哦！加油！𐟒ꀀ

浪潮SimpleBEV：多模态新突破 𐟓š 本周，我们深入研究了浪潮科技在arXiv上发布的图像+激光雷达多模态融合感知算法框架SimpleBEV。这篇文章在BEVFusion的基础上进行了改进，显著提升了感知性能。 𐟔 一、论文核心亮点在本文中，作者提出了一种名为SimpleBEV的感知算法模型。通过在nuScenes数据集上的实验，SimpleBEV实现了77.6%的NDS指标，在3D目标检测任务上达到了SOTA的感知性能。整体网络框架图如下： 𐟓Š 二、研究背景感知在自动驾驶系统中扮演着至关重要的角色。自动驾驶汽车配备了多种传感器，如激光雷达和图像传感器，以获得准确、全面的感知结果。激光雷达点云提供精确的定位和几何信息，而图像则提供丰富的语义信息。由于这两类传感器数据的互补特性，许多研究工作都在关注如何更好地融合视觉和激光雷达数据，以提高自动驾驶系统的3D目标检测性能。 𐟔砤𘉣€网络模型结构与技术细节 SimpleBEV算法由两条分支构成：Lidar Branch和Camera Branch。Lidar Branch采用了SECOND点云特征提取网络结构，通过多个稀疏3D卷积层生成多尺度3D特征。为了捕获多尺度目标的能力，作者引入了多尺度特征融合策略。首先，将不同阶段的多尺度3D特征转化为多个二维BEV特征。然后，利用多次上采样和卷积运算融合多个BEV特征，得到最终的LiDAR-BEV特征。 𐟓 核心创新点二：Lidar Branch（针对激光雷达分支的相关改进）激光雷达分支的整体架构如下图所示，采用了常见的SECOND点云特征提取网络结构。通过将多个稀疏3D卷积层依次应用到特征图上，生成多尺度3D特征。此外，为了捕获多尺度目标的能力，作者还引入了多尺度特征融合策略。 𐟓ᠥ››、融合策略最后，将Camera分支和LiDAR分支得到的BEV特征进行通道维度的合并，并送入到BEVEncoder模块完成进一步的特征提取，最后接3D检测头输出最终的3D检测结果。 𐟔 通过这些改进，SimpleBEV算法在多模态感知性能上取得了显著提升，为自动驾驶系统的感知任务提供了新的解决方案。

小米智能驾驶：端到端技术的深度解析嘿，大家好，我是Milo𐟑‹ 今天我们来聊聊最近几年在汽车智能化领域掀起波澜的端到端小米智能驾驶。随着整车架构的演进，国内市场越来越倾向于采用中央计算平台式集中化架构。而特斯拉作为全栈自研的行业风向标，率先采用了端到端AI大模型技术，实现了各种智能驾驶场景。未来10年内，端到端、AI、大模型技术将成为各大车企智能驾驶发展的趋势。智驾方案：端到端的魅力基于BEV（鸟瞰视图）+ Transformer做特征融合，相较于传统的CNN模型，这种方案具有更好的全局感知能力。利用Transformer大模型可以提取特征向量，在统一的3D坐标系空间（BEV）内做特征融合，还能结合时序信息进行动态识别，最后进行多任务输出，如静态语义地图、动态检测等。智能驾驶系统的核心：感知、规划、决策智能驾驶系统可以分为三个核心部分：感知、规划和决策。视觉感知层：计算机视觉的奥秘 𐟕𕯸‍♂️ 计算机视觉中的物体检测任务通常包含以下组成部分： Input：输入是一幅或多幅图像，可能经过预处理以适应模型的需求，例如归一化、缩放等。 Backbone：特征提取网络的核心部分，负责从输入图像中提取高层次的特征。它通常基于经典的卷积神经网络（CNN）结构，比如AlexNet、VGGNet、ResNet，这些网络通过一系列卷积层和池化层逐层抽象并压缩信息。 Neck：在主干网络之后，这部分网络对不同层级的特征进行整合与优化，有时称为“中间层”或“特征融合层”。 Detection Head：此部分用于预测最终的物体位置和类别。在特征提取（骨干）之后，提供输入的特征图表示。 Output：输出通常是物体检测的结果，包括每个对象的类别标签、置信度分数以及精确的边界框坐标。路径规划层：Occupancy Network的魔力 𐟚—𐟒芊特斯拉的Occupancy Network通过处理摄像头捕捉到的多视图图像数据，来预测三维空间中每个点被物体占据的概率。这一网络模型旨在实现对车辆周围环境的精确建模，从而帮助车辆在没有使用超声波传感器或雷达的情况下（纯视觉方案），也能有效地理解道路场景和进行路径规划。决策阶段：成本优化与最优路径 𐟒𐊊在生成的多条轨迹中，规划器会选择成本最低的那一条作为最优解决方案，以决定车辆接下来的行驶动作，输出规划行驶轨迹。希望这篇文章能让你对端到端小米智能驾驶有个更清晰的认识！如果你有任何问题或想法，欢迎在评论区留言哦！

Flutter揭秘：语音变文字之旅今天，我要和大家分享一个非常有趣的项目——用Flutter实现语音转文字的应用。这个应用的核心是使用了一个名为speech_to_text的插件，它让我们能够轻松实现语音到文字的转换。语音采集：麦克风录音 𐟎™️ 首先，我们需要通过麦克风来录音。这个过程就像平时我们打电话或者录音一样，只是这次我们是在Flutter应用中进行的。信号处理：数字信号转换 𐟔„ 接下来，录音会被转换为数字信号。这个过程有点像把模拟信号转换成数字信号，只是我们这里处理的是语音信号。特征提取：分析语音特征 𐟔 然后，我们会提取语音中的特征。这个过程有点像给语音做“体检”，看看它有哪些独特的“标记”。语音模型：文字转换 𐟓œ 最后，这些特征会被输入到一个语音模型中，模型会将这些特征转换为文字。这个过程就像是我们平时说话，然后电脑把这些话翻译成文字一样。 Flutter中的实现 𐟓𑊥œ膬utter中，我们只需要安装speech_to_text插件，并进行一些基本的配置，就能轻松实现语音转文字的功能。这个过程非常简单，不需要复杂的代码和繁琐的操作。总的来说，这个项目不仅有趣，还展示了Flutter的强大功能和灵活性。希望你们也能从中获得一些启发，动手试试这个有趣的语音转文字应用吧！

手写字体也能成字库！皮卡智能通过结合生成对抗网络和风格迁移的技术，创新性地引入了字体风格特征提取器，使得字体生成更加灵活多样。这一模型由李白实验室的算法工程师MarTin提出，他巧妙地将字体风格与GAN模型相结合，实现了任意风格字体的生成。 MarTin，这位来自浙江绍兴的工程师，利用这套算法，竟然能够精确还原“王羲之”的书法风格，创造出一套独特的“李白实验室出品-兰亭体”。这不仅是对传统文化的致敬，也是对现代科技与艺术融合的探索。皮卡智能的字体GAN模型通过输入一定数量的字体图片，人工智能系统能够不断调整字体的大小、重心、布局与留白等参数，结合所有这些信息，计算出三角曲线单元轮廓，模拟喷墨打点为离散点，并在模拟触摸点中插入补充点，拆分组合反复学习，最终生成完整TTF格式字库。无论是手写字体还是其他任何字体，这套系统都能为其赋予新的生命和风格。字体设计｜字体版权｜设计师｜免费商用

CV是什么？计算机视觉的秘密揭晓！大家好，欢迎来到「网易产品茶话会」的产品每日3min！今天我们来聊聊一个超级酷炫的领域——计算机视觉（CV）𐟚€。什么是CV？ CV，全称Computer Vision，就是计算机视觉啦！简单来说，它是一门研究如何让计算机从图像或视频中获取信息和理解世界的科学。听起来是不是很神奇？ CV的核心内容 CV的核心主要包括以下几个方面：图像特征提取：比如从图像中提取边缘、角点、纹理等特征。在人脸识别中，这就像是从面部提取关键特征点来进行识别和比对。目标检测与识别：确定图像中特定对象的位置和类别。比如在自动驾驶中，检测道路上的车辆、行人、交通信号灯等。图像分类：将图像划分到不同的类别中。比如对不同种类的动物图片进行分类。 CV的应用场景 CV的应用场景真的是五花八门：医疗领域：辅助疾病诊断，比如通过医学影像检测肿瘤。安防监控：实现人脸识别、行为分析等，加强安全。工业生产：进行质量检测，识别产品的缺陷。无人驾驶：感知周围环境，做出驾驶决策。零售行业：无人结账，通过图像识别商品。农业：监测农作物的生长状况，识别病虫害。 CV和机器学习的区别虽然CV和机器学习有点相似，但它们还是有一些区别的：研究对象和重点：CV主要关注如何让计算机从图像、视频等视觉数据中获取有价值的信息和理解内容。而机器学习则更侧重于研究算法和模型，让计算机从数据中自动学习和发现模式、规律，并做出预测或决策。数据形式：CV处理的数据通常是图像、视频等视觉形式。而机器学习处理的数据形式更加多样，可以是数值型数据、文本数据、音频数据等。技术方法：CV会用到图像处理、特征提取、目标检测、图像分类等特定的技术。而机器学习则包括监督学习、无监督学习、强化学习等多种学习方式，以及决策树、神经网络、支持向量机等算法模型。希望这篇文章能让你对CV有个更清晰的认识！如果你对CV感兴趣，不妨多了解一下这个领域的最新进展和应用场景。毕竟，科技的发展真是日新月异啊！𐟚€

图特征工程实践指南：从节点中心性到全局拓扑的多尺度特征提取「数据派thu的精心推荐」图特征工程实践指南：从节点中心性到全局拓扑...

人脸识别技术原理主要包括以下步骤： 1.⠥›𞥃采集：通过摄像头或图像传感器捕捉人脸图像。这是人脸识别的基础，确保获取到清晰、完整的人脸信息。 2.⠤𚺨„𘦣€测：在图像中定位出人脸的位置，并确定人脸的大小、姿态等信息。通常使用机器学习算法，如支持向量机（SVM）或深度学习模型来实现。例如，通过训练好的模型对图像进行分析，判断是否存在人脸以及人脸的具体区域。 3.⠧‰𙥾提取：从检测到的人脸图像中提取出具有代表性的特征。这些特征可以是人脸的几何形状（如眼睛、鼻子、嘴巴的位置和形状等），也可以是基于图像像素的统计特征（如纹理、颜色等）。常用的方法是利用深度学习算法，训练神经网络自动学习和提取人脸的特征向量，能够更全面、准确地表示人脸的独特性。 4.⠧‰𙥾比对：将提取到的人脸特征与预先存储在数据库中的人脸特征进行比对。计算两者之间的相似度或距离，根据设定的阈值来判断是否匹配成功。如果相似度超过阈值，则认为是同一个人；反之，则认为是不同的人。 5.⠧𛓦žœ输出：根据比对结果，输出人脸识别的结论，如身份验证通过或不通过等信息，应用于相应的场景，如解锁手机、门禁系统放行、支付验证等。人脸识别技术原理主要包括以下步骤： 1.⠥›𞥃采集：通过摄像头或图像传感器捕捉人脸图像。这是人脸识别的基础，确保获取到清晰、完整的人脸信息。 2.⠤𚺨„𘦣€测：在图像中定位出人脸的位置，并确定人脸的大小、姿态等信息。通常使用机器学习算法，如支持向量机（SVM）或深度学习模型来实现。例如，通过训练好的模型对图像进行分析，判断是否存在人脸以及人脸的具体区域。 3.⠧‰𙥾提取：从检测到的人脸图像中提取出具有代表性的特征。这些特征可以是人脸的几何形状（如眼睛、鼻子、嘴巴的位置和形状等），也可以是基于图像像素的统计特征（如纹理、颜色等）。常用的方法是利用深度学习算法，训练神经网络自动学习和提取人脸的特征向量，能够更全面、准确地表示人脸的独特性。 4.⠧‰𙥾比对：将提取到的人脸特征与预先存储在数据库中的人脸特征进行比对。计算两者之间的相似度或距离，根据设定的阈值来判断是否匹配成功。如果相似度超过阈值，则认为是同一个人；反之，则认为是不同的人。 5.⠧𛓦žœ输出：根据比对结果，输出人脸识别的结论，如身份验证通过或不通过等信息，应用于相应的场景，如解锁手机、门禁系统放行、支付验证等。#人脸识别# #科普# #科普涨知识# #动态连更挑战#

药学论文的新趋势：图神经网络的应用最近，很多药物研究方向的同学都在寻找科研辅导，不知道如何将药学与人工智能结合起来。今天，我们就来探讨一下药物与图神经网络（GNN）的结合点𐟒ኊ𐟒Ž药物组合协同作用的预测过程第一步：数据来源与处理药物组合协同作用数据（1a）：这些数据集包括体外筛选数据和临床试验数据，用于评估药物A和药物B的组合效果。多样化的数据类型（1b）：这些数据包括药物、细胞系、疾病和患者信息，通常来自多个数据集，并通过复杂的生物或化学关系表示为图数据。第二步：图神经网络应用图表示与特征提取（图1c）：使用多种类型的图神经网络（如GCNs、GAEs、GATs等）来提取图的数值特征。第三步：预测模型架构协同作用预测（图1d）：提取的特征和标签数据一起用于预测药物组合的协同作用，模型可作为分类或回归任务。评估指标包括AUC、ACC、AUPR、F1-score、RMSE和MSE等。 𐟒Ž人工智能+药物还可以有这些方面强化学习：在药物设计中，可以利用强化学习优化分子的结构。 GAN：用于药物发现，可以生成新的药物分子结构，从而扩展化学空间。自监督学习：利用大量未标记的分子数据进行预训练，提取有效特征，然后在小规模标记数据上进行微调。因果推理模型：药理学上，理解药物作用机制，识别潜在的副作用和相互作用。

时间序列特征提取：从原理到Python实践「数据派thu的精心推荐」时间序列特征提取：从原理到Python实践