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  • 全局平均池化层

    千次阅读 2019-04-13 20:44:38
     另一方面,传统的CNN最后一层都是全连接层,参数个数非常之多,容易引起过拟合(如Alexnet),一个CNN模型,大部分的参数都被全连接层给占用了,所以论文提出采用了全局均值池化替代全连接层。与传统的全连接层...

    论文:《Network in Network》 
    概述: 
      此论文是2014年的一篇比较厉害的paper,该论文改进了传统的cnn网络使得网络模型参数很少,也为后续的Googlenet和resnet以及目标检测网络中提出的全卷积共享提供了一个很好的开端,小菜也是在学习主流的深层网络模型的论文时发现许多论文中都有提到NIN这篇论文,所以专门挑了时间看了这篇论文,觉得这篇论文的确不错,论文中的网络整体架构如下图所示。 


    论文的创新点:

    提出了抽象能力更高的Mlpconv层
    提出了Global Average Pooling(全局平均池化)层

    Mlpconv层 
     传统的卷积神经网络一般来说是由线性卷积层、池化层、全连接层堆叠起来的网络,卷积层通过线性滤波器进行线性卷积运算,然后在接个非线性激活函数最终生成特征图。而这种卷积滤波器是一种GLM:(Generalized linear model)广义线性模型。然而GLM的抽象能力是比较低水平的。 
      
    抽象:指得到对同一概念的不同变体保持不变的特征。

      一般用CNN进行特征提取时,其实就隐含地假设了特征是线性可分的,可实际问题往往是难以线性可分的。一般来说我们所要提取的特征一般是高度非线性的。在传统的CNN中,也许我们可以用超完备的滤波器,来提取各种潜在的特征。比如我们要提取某个特征,于是我就用了一大堆的滤波器,把所有可能的提取出来,这样就可以把我想要提取的特征也覆盖到,然而这样存在一个缺点,那就是网络太恐怖了,参数太多了。 
      我们知道CNN高层特征其实是低层特征通过某种运算的组合。所以论文就根据这个想法,提出在每个局部感受野中进行更加复杂的运算,提出了对卷积层的改进算法:MLP卷积层。(这里也不知道是否有道理,因为在后面的深层网络没有提出此种说法,还是按照传统的cnn方法使用多个滤波器去学习同一特征的不同变体)。MLP中的激活函数采用的是整流线性单元(即ReLU:max(wx+b,0)。 
    MLP的优点: 
    (1) 非常有效的通用函数近似器 
    (2) 可用BP算法训练,可以完美地融合进CNN 
    (3) 其本身也是一种深度模型,可以特征再利用 
             

    全局平均池化层 
      另一方面,传统的CNN最后一层都是全连接层,参数个数非常之多,容易引起过拟合(如Alexnet),一个CNN模型,大部分的参数都被全连接层给占用了,所以论文提出采用了全局均值池化替代全连接层。与传统的全连接层不同,我们对每个特征图一整张图片进行全局均值池化,这样每张特征图都可以得到一个输出。这样采用均值池化,连参数都省了,可以大大减小网络参数,避免过拟合,另一方面它有一个特点,每张特征图相当于一个输出特征,然后这个特征就表示了我们输出类的特征。 
    全局平均池化的优势: 
    (1) 通过加强特征图与类别的一致性,让卷积结构更简单 
    (2)不需要进行参数优化,所以这一层可以避免过拟合 
    (3)它对空间信息进行了求和,因而对输入的空间变换更具有稳定性

      在采用了微神经网络后,让局部模型有更强的抽象能力,从而让全局平均池化能具有特征图与类别之间的一致性,同时相比传统CNN采用的全连接层,不易过拟合(因为全局平均池化本身就是一种结构性的规则项)(PS:经典CNN容易过拟合,并严重依赖用dropout进行规则化)。
    --------------------- 
    作者:穿越5极限 
    来源:CSDN 
    原文:https://blog.csdn.net/xjz18298268521/article/details/53642711 
    版权声明:本文为博主原创文章,转载请附上博文链接!

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  • 全局平均池化

    2021-03-08 17:23:37
    首次提出全局平均池化概念的论文是:Network In Network, 作用和优点都讲的很清楚。 在这里插入图片描述: 作用: 如果要预测K个类别,在卷积特征抽取部分的最后一层卷积层,就会生成K个特征图,然后通过全局平均...


    一、作用和优点

    首次提出全局平均池化概念的论文是:Network In Network, 作用和优点都讲的很清楚。
    在这里插入图片描述:
    在这里插入图片描述

    1. 作用:
      如果要预测K个类别,在卷积特征抽取部分的最后一层卷积层,就会生成K个特征图,然后通过全局平均池化就可以得到 K个1×1的特征图,将这些1×1的特征图输入到softmax layer之后,每一个输出结果代表着这K个类别的概率(或置信度 confidence),起到取代全连接层的效果。
    2. 优点:
      - 和全连接层相比,使用全局平均池化技术,对于建立特征图和类别之间的关系,是一种更朴素的卷积结构选择。
      - 全局平均池化层不需要参数,避免在该层产生过拟合。
      - 全局平均池化对空间信息进行求和,对输入的空间变化的鲁棒性更强。

    二、Tensorflow实现

    有两种方法:

    一方法,这里用的tf.nn。可以用tf.layers代替。

     p05 = tf.nn.avg_pool2d(conv10,ksize=[1,conv10.get_shape().as_list()[1],conv10.get_shape().as_list()[1],1],strides=[1,1,1,1],padding=VALID',name='GAP')
    

    二方法

     p05 = tf.reduce_mean(conv10, [1, 2], keep_dims=True, name='GAP')
    

    我更喜欢第一种,在量化模型时候,第二种可能会报错。不去深究原因,只能说tf某些东西做的还不成熟,比如pruning模块里面。


    参考文献

    [1]tensorflow 实现全局平均池化
    [2]pytorch 学习 | 全局平均池化 global average pooling 实现 和作用优点解析
    [3]全局平均池化(Global Average Pooling)
    [4]Network In Network

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  • 为什么使用全局平均池化层? 1、全连接层: 、全连接网络可以使feature map的维度减少,进而输入到softmax 、全连接层的参数超多 、会造成过拟合 、模型本身变得非常臃肿 2、全局平均池化层(global average poolilng...

    为什么使用全局平均池化层?

    1、全连接层:
    、全连接网络可以使feature map的维度减少,进而输入到softmax
    、全连接层的参数超多
    、会造成过拟合
    、模型本身变得非常臃肿
    2、全局平均池化层(global average poolilng)[GAP]:
    、直接实现了降维
    、极大地减少了网络的参数
    、对整个网路在结构上做正则化防止过拟合,直接赋予了每个channel实际的内别意义
    gap可能会造成收敛速度减慢
    3、为什么会收敛速度变慢?以及对模型训练有什么差异?
    、全连接层结构的模型对于训练学习的过程,压力更多在全连接层,卷积的特征学习低级一些,但是在不断学习调整参数中,一样效果不差。
    、GAP 在学习训练的压力前导于卷积层,卷积的特征学习会高级一些,但也会淡化不同特征间的相对位置的组合关系,丢失了图像的位置信息,因此卷积训练出来的特征应该更加‘高级’。
    、以上推到出一个结论:不利于迁移学习,那就调正卷积出来的特征。

    提供建议:
    全局平均池化层+softmax层代替FC层,效果要好。
    全局平均池化层以后也可以试一试dropout,进行正则化。无论采用何种方法,毕竟全局池化是比较火的用法,采用正则至少不用被过拟合的象限困扰。

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  • 全局平均池化能否完美代替全连接? 参考链接:https://www.cnblogs.com/hutao722/p/10008581.html 一.什么是全局平均池化?    全局平均池化(GAP)通过池化操作把多维矩阵转化为特征向量,以顶替全连接(FC)。 ...

    全局平均池化能否完美代替全连接?

    参考链接:https://www.cnblogs.com/hutao722/p/10008581.html

    一.什么是全局平均池化?

       全局平均池化(GAP)通过池化操作把多维矩阵转化为特征向量,以顶替全连接(FC)。
    优点
       ① 减少了FC中的大量参数,使得模型更加健壮,抗过拟合,当然,可能也会欠拟合。
       ② GAP在特征图与最终的分类间转换更加自然。
       GAP工作原理如下图所示:
    在这里插入图片描述   假设卷积层的最后输出是h × w × d 的三维特征图,具体大小为6 × 6 × 3,经过GAP转换后,变成了大小为 1 × 1 × 3 的输出值,也就是每一层 h × w 会被平均化成一个值。

    二.GAP和FC的对比验证结果

      1 GAP在Keras中的定义

    x = layers.MaxPooling2D((2, 2), strides=(2, 2), name='block5_pool')(x) #卷积层最后一层
    x = layers.GlobalAveragePooling2D()(x) #GAP层
    prediction = Dense(10, activation='softmax')(x) #输出层
    

    再看看GAP的代码具体实现:

    @tf_export('keras.layers.GlobalAveragePooling2D',
               'keras.layers.GlobalAvgPool2D')
    class GlobalAveragePooling2D(GlobalPooling2D):
      """Global average pooling operation for spatial data.
      Arguments:
          data_format: A string,
              one of `channels_last` (default) or `channels_first`.
              The ordering of the dimensions in the inputs.
              `channels_last` corresponds to inputs with shape
              `(batch, height, width, channels)` while `channels_first`
              corresponds to inputs with shape
              `(batch, channels, height, width)`.
              It defaults to the `image_data_format` value found in your
              Keras config file at `~/.keras/keras.json`.
              If you never set it, then it will be "channels_last".
      Input shape:
          - If `data_format='channels_last'`:
              4D tensor with shape:
              `(batch_size, rows, cols, channels)`
          - If `data_format='channels_first'`:
              4D tensor with shape:
              `(batch_size, channels, rows, cols)`
      Output shape:
          2D tensor with shape:
          `(batch_size, channels)`
      """
    
      def call(self, inputs):
        if self.data_format == 'channels_last':
          return backend.mean(inputs, axis=[1, 2])
        else:
          return backend.mean(inputs, axis=[2, 3])
    

      实现很简单,对宽度和高度两个维度的特征数据进行平均化求值。如果是NHWC结构(数量、宽度、高度、通道数),则axis=[1, 2];反之如果是CNHW,则axis=[2, 3]。

      2. GAP VS GMP VS FC

      在验证GAP技术可行性前,我们需要准备训练和测试数据集。我在牛津大学网站上找到了17种不同花类的数据集,地址为:http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/flowers/17/index.html 。该数据集每种花有80张图片,共计1360张图片,我对花进行了分类处理,抽取了部分数据作为测试数据,这样最终训练和测试数据的数量比为7:1。
      我将数据集上传到我的百度网盘: https://pan.baidu.com/s/1YDA_VOBlJSQEijcCoGC60w ,大家可以下载使用。
      在Keras经典模型中,若支持迁移学习,不但有GAP,还有GMP,而默认是自己组建FC层,一个典型的实现为:

    if include_top:
            # Classification block
            x = layers.Flatten(name='flatten')(x)
            x = layers.Dense(4096, activation='relu', name='fc1')(x)
            x = layers.Dense(4096, activation='relu', name='fc2')(x)
            x = layers.Dense(classes, activation='softmax', name='predictions')(x)
        else:
            if pooling == 'avg':
                x = layers.GlobalAveragePooling2D()(x)
            elif pooling == 'max':
                x = layers.GlobalMaxPooling2D()(x)
    

      本文将在同一数据集条件下,比较GAP、GMP和FC层的优劣,选取测试模型为VGG19和InceptionV3两种模型的迁移学习版本。

      先看看在VGG19模型下,GAP、GMP和FC层在各自迭代50次后,验证准确度和损失度的比对。代码如下:

    import keras
    from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
    from keras.models import Model
    from keras.applications.vgg19 import VGG19from keras.layers import Dense, Flatten
    from matplotlib import pyplot as plt
    import numpy as np
    
    # 为保证公平起见,使用相同的随机种子
    np.random.seed(7)
    batch_size = 32
    # 迭代50次
    epochs = 50
    # 依照模型规定,图片大小被设定为224
    IMAGE_SIZE = 224
    # 17种花的分类
    NUM_CLASSES = 17
    TRAIN_PATH = '/home/yourname/Documents/tensorflow/images/17flowerclasses/train'
    TEST_PATH = '/home/yourname/Documents/tensorflow/images/17flowerclasses/test'
    FLOWER_CLASSES = ['Bluebell', 'ButterCup', 'ColtsFoot', 'Cowslip', 'Crocus', 'Daffodil', 'Daisy',
                      'Dandelion', 'Fritillary', 'Iris', 'LilyValley', 'Pansy', 'Snowdrop', 'Sunflower',
                      'Tigerlily', 'tulip', 'WindFlower']
    
    
    def model(mode='fc'):
        if mode == 'fc':
            # FC层设定为含有512个参数的隐藏层
            base_model = VGG19(input_shape=(IMAGE_SIZE, IMAGE_SIZE, 3), include_top=False, pooling='none')
            x = base_model.output
            x = Flatten()(x)
            x = Dense(512, activation='relu')(x)
            prediction = Dense(NUM_CLASSES, activation='softmax')(x)
        elif mode == 'avg':
            # GAP层通过指定pooling='avg'来设定
            base_model = VGG19(input_shape=(IMAGE_SIZE, IMAGE_SIZE, 3), include_top=False, pooling='avg')
            x = base_model.output
            prediction = Dense(NUM_CLASSES, activation='softmax')(x)
        else:
            # GMP层通过指定pooling='max'来设定
            base_model = VGG19(input_shape=(IMAGE_SIZE, IMAGE_SIZE, 3), include_top=False, pooling='max')
            x = base_model.output
            prediction = Dense(NUM_CLASSES, activation='softmax')(x)
    
        model = Model(input=base_model.input, output=prediction)
        model.summary()
        opt = keras.optimizers.rmsprop(lr=0.0001, decay=1e-6)
        model.compile(loss='categorical_crossentropy',
                                 optimizer=opt,
                                 metrics=['accuracy'])
    
        # 使用数据增强
        train_datagen = ImageDataGenerator()
        train_generator = train_datagen.flow_from_directory(directory=TRAIN_PATH,
                                                            target_size=(IMAGE_SIZE, IMAGE_SIZE),
                                                            classes=FLOWER_CLASSES)
        test_datagen = ImageDataGenerator()
        test_generator = test_datagen.flow_from_directory(directory=TEST_PATH,
                                                          target_size=(IMAGE_SIZE, IMAGE_SIZE),
                                                          classes=FLOWER_CLASSES)
        # 运行模型
        history = model.fit_generator(train_generator, epochs=epochs, validation_data=test_generator)
        return history
    
    
    fc_history = model('fc')
    avg_history = model('avg')
    max_history = model('max')
    
    
    # 比较多种模型的精确度
    plt.plot(fc_history.history['val_acc'])
    plt.plot(avg_history.history['val_acc'])
    plt.plot(max_history.history['val_acc'])
    plt.title('Model accuracy')
    plt.ylabel('Validation Accuracy')
    plt.xlabel('Epoch')
    plt.legend(['FC', 'AVG', 'MAX'], loc='lower right')
    plt.grid(True)
    plt.show()
    
    # 比较多种模型的损失率
    plt.plot(fc_history.history['val_loss'])
    plt.plot(avg_history.history['val_loss'])
    plt.plot(max_history.history['val_loss'])
    plt.title('Model loss')
    plt.ylabel('Loss')
    plt.xlabel('Epoch')
    plt.legend(['FC', 'AVG', 'MAX'], loc='upper right')
    plt.grid(True)
    plt.show()
    

      各自运行50次迭代后,我们看看准确度比较:
    在这里插入图片描述
      再看看模型的损失变化:
    在这里插入图片描述
      可以看到,GMP(MAX)完全GG。
      FC在1到40轮表现和GAP无太大差异,后期出现过拟合现象。唯一优势是前期学习速度快(考虑跟全连接的结构密切相关,更复杂,学的快),
      GAP并没有出现过拟合的现象,但是准确度只接近70%,可能是model的原因。
      我们再转向另一个模型InceptionV3,代码稍加改动如下:
    下面展示一些 。

    import keras
    from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
    from keras.models import Model
    from keras.applications.inception_v3 import InceptionV3, preprocess_input
    from keras.layers import Dense, Flatten
    from matplotlib import pyplot as plt
    import numpy as np
    
    # 为保证公平起见,使用相同的随机种子
    np.random.seed(7)
    batch_size = 32
    # 迭代50次
    epochs = 50
    # 依照模型规定,图片大小被设定为224
    IMAGE_SIZE = 224
    # 17种花的分类
    NUM_CLASSES = 17
    TRAIN_PATH = '/home/hutao/Documents/tensorflow/images/17flowerclasses/train'
    TEST_PATH = '/home/hutao/Documents/tensorflow/images/17flowerclasses/test'
    FLOWER_CLASSES = ['Bluebell', 'ButterCup', 'ColtsFoot', 'Cowslip', 'Crocus', 'Daffodil', 'Daisy',
                      'Dandelion', 'Fritillary', 'Iris', 'LilyValley', 'Pansy', 'Snowdrop', 'Sunflower',
                      'Tigerlily', 'tulip', 'WindFlower']
    
    
    def model(mode='fc'):
        if mode == 'fc':
            # FC层设定为含有512个参数的隐藏层
            base_model = InceptionV3(input_shape=(IMAGE_SIZE, IMAGE_SIZE, 3), include_top=False, pooling='none')
            x = base_model.output
            x = Flatten()(x)
            x = Dense(512, activation='relu')(x)
            prediction = Dense(NUM_CLASSES, activation='softmax')(x)
        elif mode == 'avg':
            # GAP层通过指定pooling='avg'来设定
            base_model = InceptionV3(input_shape=(IMAGE_SIZE, IMAGE_SIZE, 3), include_top=False, pooling='avg')
            x = base_model.output
            prediction = Dense(NUM_CLASSES, activation='softmax')(x)
        else:
            # GMP层通过指定pooling='max'来设定
            base_model = InceptionV3(input_shape=(IMAGE_SIZE, IMAGE_SIZE, 3), include_top=False, pooling='max')
            x = base_model.output
            prediction = Dense(NUM_CLASSES, activation='softmax')(x)
    
        model = Model(input=base_model.input, output=prediction)
        model.summary()
        opt = keras.optimizers.rmsprop(lr=0.0001, decay=1e-6)
        model.compile(loss='categorical_crossentropy',
                                 optimizer=opt,
                                 metrics=['accuracy'])
    
        # 使用数据增强
        train_datagen = ImageDataGenerator()
        train_generator = train_datagen.flow_from_directory(directory=TRAIN_PATH,
                                                            target_size=(IMAGE_SIZE, IMAGE_SIZE),
                                                            classes=FLOWER_CLASSES)
        test_datagen = ImageDataGenerator()
        test_generator = test_datagen.flow_from_directory(directory=TEST_PATH,
                                                          target_size=(IMAGE_SIZE, IMAGE_SIZE),
                                                          classes=FLOWER_CLASSES)
        # 运行模型
        history = model.fit_generator(train_generator, epochs=epochs, validation_data=test_generator)
        return history
    
    
    fc_history = model('fc')
    avg_history = model('avg')
    max_history = model('max')
    
    
    # 比较多种模型的精确度
    plt.plot(fc_history.history['val_acc'])
    plt.plot(avg_history.history['val_acc'])
    plt.plot(max_history.history['val_acc'])
    plt.title('Model accuracy')
    plt.ylabel('Validation Accuracy')
    plt.xlabel('Epoch')
    plt.legend(['FC', 'AVG', 'MAX'], loc='lower right')
    plt.grid(True)
    plt.show()
    
    # 比较多种模型的损失率
    plt.plot(fc_history.history['val_loss'])
    plt.plot(avg_history.history['val_loss'])
    plt.plot(max_history.history['val_loss'])
    plt.title('Model loss')
    plt.ylabel('Loss')
    plt.xlabel('Epoch')
    plt.legend(['FC', 'AVG', 'MAX'], loc='upper right')
    plt.grid(True)
    plt.show()
    

      先进行准确率的比较:
    在这里插入图片描述
      再看看损失的变化过程:
    在这里插入图片描述
      很明显,在InceptionV3模型下,FC、GAP和GMP都表现很好,但可以看出GAP的表现依旧最好,其准确度普遍在90%以上,而另两种的准确度在80~90%之间。

    三.结论

      从以上结果来看,GAP是优于FC的,但也不能证明在所有的网络上都能够使用,比如在结构和深度都比较小的网络上,GAP代替FC作者猜想可能会导致欠拟合的现象,这需要更多的验证和尝试对比。

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  • 【计算机视觉】——全局平均池化代替全连接层,全连接层的作用? 一、参考链接如下: 全连接层的作用是什么? 为什么使用全局平均池化层? 二、需要解决的问题如下: 1.全连接层的作用是什么? 全连接层的作用主要...
  • 基于样本密度的全局优化K均值聚类算法.pdf
  • 非局部均值滤波matlab

    2021-04-23 18:09:03
    深入剖析传统神经网络非均匀性校正方法收敛速度慢以及易产生“鬼影”现象的主要原因,在 此基础上,提出一种基于非局部均值滤波和神经网络的红外焦平面阵列非均匀性校正......512 的图像,大概在一台普通 PC 上要运行 ...
  • ISP--Black Level Correction(黑电平矫正)

    千次阅读 2021-04-18 21:14:33
    除了减去均值,还可以使用最大值、中值、局部均值等等方法扣除OB。 此外,因为OB跟增益相关,故可以根据不同的增益扣除不同的OB。 今天为什么想聊一聊OB,主要是因为在工作中,夜景算法遇到了暗处提亮偏紫的问题,...
  • 下面举个例子,假如最后的一层的数据是10个6*6的特征图,global average pooling是将每一张特征图计算所有像素点的均值,输出一个数据值。 即对于每一层的6x6=36个像素点,计算这36个像素点的均值(最大值),由于...
  • 提出了一种新的聚类算法———基于粒子群的k 均值聚类算法,并将此算法与现有的基于遗传算法的k均值聚类算法进行比较, 理论分析和数据实验证明,该算法有较好的全局收敛性,不仅能有效地克服传统的k 均值算法易陷入...
  • 1、均值数学定义:Matlab函数:mean>>X=[1,2,3]>>mean(X)=2如果X是一个矩阵,则其均值是一个向量组。mean(X,1)为列向量的均值,mean(X,2)为行向量的均值。>>X=[1 2 34 5 6]>>mean(X,1)=[2.5...
  • 一种基于局部邻域和全局信息的模糊c均值图像分割方法【技术领域】[0001] 本发明涉及基于模糊数学和图像处理领域,特别是一种基于局部邻域和全局信息 的模糊C均值图像分割方法。【背景技术】[0002] 图像分割指的是将...
  • 批量归一化

    2021-07-22 16:42:17
    批量归一化方法是针对每一批数据,在网络的每一层输入之前增加归一化处理(均值为0,标准差为1),将所有批数据强制在统一的数据分布下,即对该层的任意一个神经元(假设为第kkk维)x‾k\overli
  • 10.3.3 使用Otsu's方法的最佳全局阈值处理(1)令一幅图像的直方图成分由下式表示:其中,n是图像中像素的总数,nq是灰度级为q的像素数目,L是图像中所有可能的灰度级数(记住,灰度级是整数值)。现在,假设阈值k已经...
  • 我们希望在这个过程中每个特征都有一个相似的范围,这样我们的梯度就不会失控(而且我们只需要一个全局学习率乘数)。 您可以考虑的另一种方式是深度学习网络传统上共享许多参数 - 如果您没有以导致类似范围特征值...
  • //全局变量的用法。/*有一个一维数组,内放n个学生的成绩,(n由用户自己指定,通过调用函数实现定义一个数组。)写一个函数,当主函数调用此函数后,能求出平均分,最高分,最低分。*/#includefloat Max,Min; //定义...
  • } 详细过程 #include “data.h” #include “func.h” #include “max.h” //全局变量定义 double **Data; //数据矩阵 double **Center; //聚类中心矩阵 double **U; //样本隶属度矩阵 int m; //样本总数 int n; //...
  • 10.3.3 使用Otsu's方法的最佳全局阈值处理(1)令一幅图像的直方图成分由下式表示:其中,n是图像中像素的总数,nq是灰度级为q的像素数目,L是图像中所有可能的灰度级数(记住,灰度级是整数值)。现在,假设阈值k已经...
  • 如果收敛能收敛到全局最大值嘛?七、EM为什么不用牛顿法或者梯度下降?八、高斯混合模型GMM的核心思想是什么?九、高斯混合模型是如何迭代计算的?十、高斯混合模型与K均值算法比较十一、如何快速收敛数据量大的k-...
  • K-均值聚类算法

    2021-03-03 19:47:35
    在了解原理后,我们将一步一步学习怎么构建K-均值聚类算法 K-均值聚类算法De三个支持函数 from numpy import * import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt """ 函数说明: 加载数据函数 """ def ...
  • (5) 中值滤波的MATLAB代码 global ImagenUmbral %定义一个全局变量ImagenUmbral global J %使用全局变量J A=J %将J赋给A [m,n] = size(A); %测量图像尺寸参数 B=A; %将A赋给B pixel_block = zeros(1,9); %开辟一个...
  • 第十五课.K均值算法

    2021-02-03 11:47:34
    目录K均值算法原理K均值算法的改进:K-means++numpy实现K-means K均值算法原理 K均值(K-means)算法属于无监督学习中的聚类算法;聚类是根据样本特征向量之间的相似度或距离,将样本数据划分为若干个样本子集,每个...
  • 实例三、滑动均值滤波(Moving Average)四、C语言面向面向对象实现滑动均值滤波 一、背景 在实际的数据采集中,我们经常会取多次数据的均值来减小误差。 二、平均值滤波 1.算法介绍 平均值滤波算法是比较常用,也...
  • 全局阈值处理的改进

    2021-05-18 20:49:56
    然而在实际的操作过程中几乎不可能存在恰好能使用全局阈值处理的原图,例如一幅图像中总会存在一些噪声,而噪声的存在会对图像的全局阈值处理带来毁灭性的打击。因此如何实现全局阈值处理的改进就是我们本次学习的...
  • clusterAssment 参考运行结果如下: K-Means 聚类算法的缺陷 在 KMeans 的函数测试中,可能偶尔会陷入局部最小值(局部最优的结果,但不是全局最优的结果). 局部最小值的的情况如下: 出现这个问题有很多原因,可能...
  • k均值一维聚类matlab代码

    热门讨论 2021-06-28 20:08:59
    CSDN博主「韩曙亮」的原创文章对一维k均值聚类进行了推导过程,但未发现代码,故根据自己理解,编写了一篇matlab代码,供大家参考。由于能力有限,个别之处可能有可好的编写方式,请理解。 K-Means 算法 步骤 : ...
  • 文章目录主要内容k均值聚类的定义样本空间划分k均值聚类策略算法步骤 本课程来自深度之眼,部分截图来自课程视频以及李航老师的《统计学习方法》第二版。 公式输入请参考:在线Latex公式 主要内容 k均值聚类的定义:...
  • 还有要注意605*605这么大的数组放在main()函数内部就会爆栈了,因此需要定义为全局数组。 下图是将这么大的数组定义在main里面,无法输入并且等一会会输出Process finished with exit code -1073741571 (0xC00000FD...
  • 其中,Xi为观测值,u为均值,σ为该列指标数据方差。 第二步:KMO和巴雷特球形检验 若KMO简言之大于0.5,表明各指标之间有较强的相关性,巴雷特球形检验的近似卡方分布值为827.408,自由度为10,显著性小于0.01,...

空空如也

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全局均值

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