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文檔簡介
圖片主題模型在推薦系統(tǒng)的應(yīng)用實踐ACAAC,CA、C、D,A物品D。這是一個基于行為日志的基于用戶的協(xié)同過濾。根據(jù)目標(biāo)用戶的歷史偏好信息將這些類似的物品推薦給用戶。比如我們認(rèn)為物品A被用戶ABCCA、BAC就把物品C推薦給了用戶C,這是基于物品的協(xié)同過濾。CAC歡電影A,那么我們也會認(rèn)為他會喜歡電影C,因為A和C是同一類別的。NLP(自然語言處理問題),視頻也能拆成理解主要能歸納為NLP問題和圖像處理問題,我本次分享主要是分享圖像處理問題。featuremapfeaturemapbox用來擬合矩形位置的,用的是一個L1Smooth函數(shù);第二Softmax到了SSD的總損失?,F(xiàn)在講一下這個框是怎么框出來的。舉一個例子,SSD是一個多層的,它要在不同的粒度每個格子都有一個候選的樣子,比如說我們能看出來它一共有4個格,然后我們就能看出來現(xiàn)在就有8×8×4個格子,然后計算每個格子和這個GT的損失,找到與它最相似的,我featuremap4×4用相同的方法也能算出哪個格子和GT格子最接近。也就是說在featuremap上,對于每然后這個就是SSD的一個實例,它前面是VGG16,然后在后面加上一些多層的feature對這張圖我們找到它的位置,用分類器找它屬于哪個類,得到一個結(jié)果。再走一層VGG,拿到一個19×19的圖,也是一個位置和分類的結(jié)果,一直到最后也是一個位置和分類的結(jié)果。這時我們就有了6個位置和分類的結(jié)果,然后對這6個結(jié)果進(jìn)行非最大抑制,就能找這是我們一個目標(biāo)檢測實例。我們可以看到圖中用框把狗框出來了,我們要理解一下SSD17|0.917170.917抖動時等都是可以的,然后將每個關(guān)鍵幀提取它的SSD特征。比如說有9000個類,這就9000900090009000如訓(xùn)練集有9000個類,那么它只能從這9000個里尋找。SIFTSIFTSIFT實質(zhì)是在不同尺度空間查找特征點,然后計算出方向,尺度空間是通過高斯模糊來獲們在這個例子中是有五組,每組內(nèi)部在做高斯差分,SIFT認(rèn)為重要的點都是在模糊的差別那部分。比如說每個金字塔內(nèi)有S個尺度,做完差分后就變成S-1了,對于差分中的每一八維的實數(shù)向量。此時我們對特征點得到一個4×4×8,也就是128維向量。128128FAISSFacebook包括無法被完全讀入內(nèi)容空間的向量集合;它使用C++編寫,而且可以被Python調(diào)用。這是主題聚類的一個示例。最后一張圖是查詢圖,前面5
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