Howtosignalprocessing
- Qu'est-ce que la normalisation des blocs?
- Quel est l'inconvénient de l'histogramme des gradients orientés?
- Quelles sont les limites de l'algorithme de porc?
- Qu'est-ce que la normalisation des blocs dans le porc?
Qu'est-ce que la normalisation des blocs?
Le bloc de normalisation normalise indépendamment chaque ligne, colonne ou vecteur de la dimension spécifiée de l'entrée. Le bloc accepte les signaux à virgule fixe et à virgule flottante en mode 2 normes au carré, mais uniquement des signaux à virgule flottante en mode 2 normes. La sortie a toujours les mêmes dimensions que l'entrée.
Quel est l'inconvénient de l'histogramme des gradients orientés?
L'inconvénient est que le vecteur de descripteur final s'agrandit, prenant ainsi plus de temps pour extraire et s'entraîner à l'aide d'un classificateur donné.
Quelles sont les limites de l'algorithme de porc?
L'un des inconvénients de HOG est que sa vitesse de calcul est tardif tout en détectant un objet pour les images à grande échelle car il utilise une technique de fenêtre coulissante pour extraire les fonctionnalités de chaque pixel d'une image. Par conséquent, la précision n'est pas très fiable par rapport aux réseaux de neurones convolutionnels actuels.
Qu'est-ce que la normalisation des blocs dans le porc?
Cette normalisation du bloc est effectuée en concaténant les histogrammes des quatre cellules dans le bloc dans un vecteur avec 36 composants (4 histogrammes x 9 bacs par histogramme). Divisez ce vecteur par son ampleur pour le normaliser.
