由于语音特征的特别，我们很难在机器学习入门的文章中看到关于语音的案例或者实验，本文主要介绍说话人识别的大体流程与原理，不在具体的细节公式上做过多讨论（因为实在是太复杂了）。
引导图滤波器是一种自适应权重滤波器，能够在平滑图像的同时起到保持边界的作用，具体公式推导请查阅原文献《Guided Image Filtering》以及matlab源码：http://kaimingh
为了改进蝴蝶算法容易陷入局部最优和收敛精度低的问题，本文从三个方面对蝴蝶算法进行改进。首先通过引入柯西分布函数的方法对全局搜索的蝴蝶位置信息进行变异，提高蝴蝶的全局搜索能力；其次通过引入自适应权重因子来提高蝴蝶的局部搜索能力；最后采用动态切换概率 p p p平衡算法局部搜索和全局搜索的比重，提升了算法的寻优性能。因此本文提出一种混合策略改进的蝴蝶优化算法(CWBOA)。
论文标题：《Bridging the Gap Between Anchor-based and Anchor-free Detection via Adaptive Training Sample Selection》
自适应滤波器的一些经典应用包括系统识别、通道均衡、信号增强和信号预测。建议的应用程序是降噪，这是一种信号增强。下文描述了此类应用程序的一般案例。
图像有L阶灰度，n_i 是灰度为 i 的像素数，图像总像素数 N=n_1+n_2+…+n_L
图像分割就是将图像划分为若干个互不相交的小区域的过程，所谓小区域是某种意义下具有共同属性的像素的连通集合。 基于阈值分割方法实际上是输入图像f到输出图像g的变换： 其中，T为阈值，对于物体的图像元素g
Created with Raphaël 2.2.0 开始 选择正交变换，把时域信号转变为变换域信号 变换后的信号用其能量的平方根归一化 采用某一自适应算法进行滤波 结束
随着科技的发展，未来教育正迎来巨大的变革，其中自适应学习和机器辅助教学是引领未来教育的重要趋势。本项目旨在借助机器学习技术，构建自适应学习系统，同时探索机器辅助教学在不同学科和年龄段的应用。
概述： 在图像处理中二值图像处理与分析是图像处理的重要分支，图像二值分割尤为重要，有时候基于全局阈值自动分割的方法并不能准确的将背景和对象二值化，这个时候就需要使用局部的二值化方法。常见的图像二值化局
但是鱼和熊掌不可兼得。Adam、RMSProp这些算法虽然收敛速度很快，当往往会掉入局部最优解的“陷阱”；原始的SGD方法虽然能收敛到更好的结果，但是训练速度太慢。
这篇博客将介绍如何使用 Meanshift 和 Camshift 算法来查找和跟踪视频中的对象。
图像分割（三） 之基于FPGA的局部自适应分割 在前面讲的自适应分割的原理如下: 由公式可以看出，窗口的分割值是对图像进行开窗，并计算窗口内的像素均值和标准差，分割值为像素均值和标准差的加权和。 在软
计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G YOLOv2和YOLOv3是典型的基于深度学习的目标检测算法，它们使用统计自适应指数回归模型设计了网络的最后一层来预测目标的尺寸大小。 长按扫描二维码关注我们 一、简要 今天分享的是研究者提出了基于统计自适应线性回归的目标尺寸预测方法。YOLOv2和YOLOv3是典型的基于深度学习的对象检测算法，它们使用统计自适应指数回归模型设计了网络的最后一层来预测对象的尺寸大小。 然而，由于指数函数的性质，指数回归模型可以将损失函数的导数传播到网络中的所有参数中。研究
图像阈值化分割是一种传统的最常用的图像分割方法，因其实现简单、计算量小、性能较稳定而成为图像分割中最基本和应用最广泛的分割技术。它特别适用于目标和背景占据不同灰度级范围的图像。它不仅可以极大的压缩数据量，而且也大大简化了分析和处理步骤，因此在很多情况下，是进行图像分析、特征提取与模式识别之前的必要的图像预处理过程。
【导读】大家好，我是泳鱼。深度学习中的正则化与优化策略一直是非常重要的部分，它们很大程度上决定了模型的泛化与收敛等性能。本文主要以深度卷积网络为例，探讨了深度学习中的三项梯度下降优化算法、五项正则化与七项优化策略。
谷歌等团队发布了遗传编程最新成果——AutoRobotics-Zero（ARZ）。最新论文已被IROS 2023接收。
参考文档： Adaptive Thresholding for the DigitalDesk.pdf
我们生活在信息爆炸的时代，每时每刻都在产生海量的数椐。我们在微博、微信、社交网站、门户网站、移动终端等众多的设备商产生的海量数据，面临着无法处理数据的困境。例如电商行业，每天客户的注册、建议、投诉、订单以及喜好等行为都会被记录下来，几乎每一个大公司都拥有自己庞大的客户数据信息。如何从海量的数据中提取有用的知识或者模式来改善企业的管理或提高团队运行效率，已成为如今亟待解决的问题，数据挖掘技术正是解决这一难题的有效方法。
来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/279602383
人工智能的发展也给脑机接口技术带来了很广阔的空间，目前限制脑机接口技术的走出实验室的主要原因是脑电信号的因人而异性，在线脑机接口的信号传输率，准确率等。下面对目前在脑机接口领域运用的特征提取算法和模式分类算法作简要的总结：
论文标题: Adaptively Weighted Multi-task Deep Network for Person Attribute Classification
邻域嵌入（Neighbor Embedding, NE）是“样本-样本”映射，在训练样本中寻找测试样本的相似邻居特征样本，计算量略大。
图像滤波是一种非常重要的图像处理技术，本文详细介绍了四种常见的图像滤波算法，并附上源码，包括自适应中值滤波、高斯滤波、双边滤波和导向滤波。
深度卷积神经网络通常采用随机梯度下降类型的优化算法进行模型训练和参数求解。经过近几年深度学习的发展，也出现了一系列有效的网络训练优化新算法。在实际工程中，Pytorch 和 Keras 等框架几乎都已经封装好了最新的优化器算法，我们只需根据自身需要选择合适的优化器即可。但是理解一些典型的一阶优化算法还是很有必要的，本文将简单介绍这些算法的定义。
贝叶斯回归分位数在最近的文献中受到广泛关注，本文实现了贝叶斯系数估计和回归分位数（RQ）中的变量选择，带有lasso和自适应lasso惩罚的贝叶斯
如果线性子空间是平的纸张，那么卷起的纸张就是非线性流形的例子。你也可以叫它瑞士卷。（见图 7-1），一旦滚动，二维平面就会变为三维的。然而，它本质上仍是一个二维物体。换句话说，它具有低的内在维度，这是我们在“直觉”中已经接触到的一个概念。如果我们能以某种方式展开瑞士卷，我们就可以恢复到二维平面。这是非线性降维的目标，它假定流形比它所占据的全维更简单，并试图展开它。
---- 新智元报道 来源：我爱计算机视觉 作者：孔维航 【新智元导读】在三维重建任务中，由于数据量大、弱纹理、遮挡、反射等问题，如何高效准确地实现多视图立体视觉仍然是一个具有挑战性的问题。 多视图立体视觉(MVS)一直是计算机视觉研究的一个热点。它的目的是从多个已知相机姿态的图像中建立密集的对应关系，从而产生稠密的三维点云重建结果。在过去的几年里，人们在提高稠密三维重建的质量上付出了很大的努力，一些算法如PMVS、GIPUMA以及COLMAP等取得了令人印象深刻的效果。 然而，在三维重建任务中，
尽管Stan提供了使用其编程语言的文档和带有例子的用户指南，但对于初学者来说，这可能是很难理解的。
图像预处理算法的好坏直接关系到后续图像处理的效果，如图像分割、目标识别、边缘提取等，为了获取高质量的数字图像，很多时候都需要对图像进行降噪处理，尽可能的保持原始信息完整性（即主要特征）的同时，又能够去除信号中无用的信息。
种族偏见是生物特征识别中的一个重要问题，但在人脸识别领域还没有得到深入的研究。在这篇论文中，我们首先提供了一个名为“自然环境下的多种族人脸”（RFW）的数据库。利用该数据库，我们验证了四个商业API和四个当前最先进算法都存在种族偏见。然后，我们进一步提出利用深度无监督域自适应算法来解决种族偏差，并提出了一个深度信息最大化自适应网络（IMAN）。在算法中，我们以白种人作为源域，其他种族作为目标域来缓解这种偏差。这种无监督的方法一方面在域层面减小源域和目标域的全局分布，另一方面在类别层面学习有区分性的目标域特征。此外，我们还提出了一种新的互信息损失，在没有标签的情况下，进一步提高了网络输出的鉴别性。通过在RFW、GBU和IJB-A数据库上进行的大量实验表明，IMAN学习到的特征在不同种族和不同数据库上有很好的泛化性。
如果我们定义了一个机器学习模型，比如一个三层的神经网络，那么就需要使得这个模型能够尽可能拟合所提供的训练数据。但是我们如何评价模型对于数据的拟合是否足够呢？那就需要使用相应的指标来评价它的拟合程度，所使用到的函数就称为损失函数(Loss Function)，当损失函数值下降，我们就认为模型在拟合的路上又前进了一步。最终模型对训练数据集拟合的最好的情况是在损失函数值最小的时候，在指定数据集上时，为损失函数的平均值最小的时候。
视频在线观看的用户体验是视频行业差异化的一个关键点，而自适应码流技术便是其中的关键技术。本周的技术解码就由楚雄老师带大家玩转视频播放，解码自适应码流技术. 随着泛娱乐行业的兴起，音视频服务已经逐渐成为人们生活不可或缺的部分，Cisco Study指出截止2019年，音视频已经占据了互联网上80%以上的流量。 Statista 对 2017-2022 年的全球音视频流量进行了预估，结果表明在未来的 2-3年内视频产业将继续保持强劲的增长趋势。在如此巨大的流量下，各视频厂商也在积极探索视频产业的盈
多任务模型中各个任务难以调参、收敛、效果平平，是一件令人头疼的事情。有没有什么可以令人省心省力的“自适应”方法呢？笔者浏览了一些最近的顶会文章，读了一些相关文章，今天挑选一篇分享给大家~
图像增强是图像处理和计算机视觉中的重要研究课题。它主要用作图像预处理或后处理，以使处理后的图像更清晰，以便随后进行图像分析和理解。本期我们主要总结了图像增强中图像去噪的主要方法以及对不同算法的基本理解。
【导读】近日，Vadim Smolyakov发表了一篇博客，针对当前神经网络的优化算法进行了总结，并利用简单的CNN网络在NMIST数据集上进行实验，探讨不同的优化方法的效果好坏。其中考虑了四种神经网络训练的优化方法：SGD，Nesterov Momentum，RMSProp和Adam，并用TensorFlow进行训练。作者最终得出结果：使用Nesterov Momentum和Adam的SGD产生的结果更好。如果您对神经网络的优化算法还不是很了解，那么相信这篇文章将会给您很好的启发！专知内容组编辑整理。 N
下面要介绍的论文发表于ICCV2019，题为「ACE: Adapting to Changing Environments for Semantic Segmentation」。
机器学习（Machine Learning）是人工智能的一个重要分支，通过算法和统计模型使计算机能够从数据中学习和做出决策。根据训练数据和学习任务的不同，机器学习可以分为监督学习（Supervised Learning）和非监督学习（Unsupervised Learning）两大类。本文将深入讲解这两种方法的原理、特点和应用场景。
梯度下降是一种寻找函数极小值的优化方法，在深度学习模型中常常用来在反向传播过程中更新神经网络的权值。
机器学习的优化（目标），简单来说是：搜索模型的一组参数 w，它能显著地降低代价函数 J(w)，该代价函数通常包括整个训练集上的性能评估（经验风险）和额外的正则化（结构风险）。与传统优化不同，它不是简单地根据数据的求解最优解，在大多数机器学习问题中，我们关注的是测试集（未知数据）上性能度量P的优化。
作者: 左飞 著有《算法之美——隐匿在数据结构背后的原理（C++版）》 原文 http://blog.csdn.net/baimafujinji/article/details/50521348 〇、序言 创新对于学术研究或产业应用都具有不言而喻的重要作用，现在国家也提出了要建立创新型国家的发展战略。如果回到我们所探讨的图像处理或数据挖掘研究，细细品读其中的某些点滴，你是否能窥探出些许启迪？首先，创新可以分成两种，一种是原始创新，另外一种就是所谓的二次创新。如果一个东西过去完全不存在，你鬼使神差的就想出来
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 📷 📷 📷 公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式 📷 论文地址：http://www.jzus.zju.edu.cn
传统 RGB 图像以栅格（raster）形式储存，像素点的分布在整个图像上均匀统一。然而，这种均匀分布往往与图像实际内容的密度分布相去甚远。尤其是在现今常用的深度网络中，在编码部分经过频繁的下采样（downsampling）后，小物体占据的点极少，而大物体占据的点很多。如下图中，背景中繁忙的人群只剩下极少量的点表示，而画面下方大量的点被信息量极低的地面占用。如果从存储的特征个数和算力的角度来考虑这个图像识别的过程，那么可以想见地面特征被大量的存储，大部分的算力被用来计算这些地面。而真正关键的人群，由于点少，分到的特征就少，用于计算的算力也就很少。
由于训练时间短，越来越多人使用自适应梯度方法来训练他们的模型，例如Adam它已经成为许多深度学习框架的默认的优化算法。尽管训练结果优越，但Adam和其他自适应优化方法与随机梯度下降(SGD)相比，有时的效果并不好。这些方法在训练数据上表现良好，但在测试数据却差很多。
Otsu方法又称最大类间方差法，通过把像素分配为两类或多类，计算类间方差，当方差达到最大值时，类分割线（即灰度值）就作为图像分割阈值。Otsu还有一个重要的性质，即它完全基于对图像直方图进行计算，这也使他成为最常用的阈值处理算法之一。
引言 空间数据挖掘（Spatial Data Mining，SDM）即找出开始并不知道但是却隐藏在空间数据中潜在的、有价值的规则的过程。具体来说，空间数据挖掘就是在海量空间数据集中，结合确定集、模糊集、仿生学等理论，利用人工智能、模式识别等科学技术，提取出令人相信的、潜在有用的知识，发现空间数据集背后隐藏的规律、联系，为空间决策提供理论技术上的依据[1]。 1.空间数据挖掘的一般步骤 空间数据挖掘系统大致可以分为以下步骤： （1）空间数据准备：选择合适的多种数据来源，包括地图数据、影像数据、地形数据、属性数
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