热图有时候叫热区图或者热力图,都是用于表现某种事物密集度的图形化显示。我写的这个没有画底图,不然会更好趣,比如一个键盘,一张房屋平面图,或者一张Google地图,拿它做什么用,完全取决于你的需要。二、原理1、首先可以参考下面几个链接[heatmap.js 一个用canvas画热力图的利器] http://www.cnblogs.com/bdqlaccp/archive/2012/09/12...
heatmap
,即热力图,在目标检测的图像处理中,采用二维高斯核来表示关键点。以bbox的中心点坐标取整作为高斯圆的圆心,以bbox的大小确定高斯圆的半径,代入高斯公式,填充高斯函数计算值(0-1),圆心的值最大,沿半径向外递减,在图像中,中心点最亮,沿半径向外变暗。热力图中,不是中心点的地方全部设为0,即黑色区域。
热图
损失:由于填充高斯函数值的圆形区域是卷积得到,所以圆形区域代表目标中心点的特征,热力图是通过训练学习目标中心的特征的一种表示,能否准确学出目标中心必然存在损失,所以需要计算
热图
损失。
开始学关键点检测的时候,到处找找不到
heatmap
的解释。现在大概有些懂了,干脆自己写一个。部分转载。
关键点定位任务两种做法:
heatmap
和fc回归(Heapmap-based和Regression-Based)
heatmap
得到一张类似热力图的东西,回归直接使用关键点坐标。
heatmap
(
热图
),如下图,可以理解成热感图。越是符合标准的位置,颜色越亮越红。
这里给出一种
热图
上像素点的计算方法:
假设真实坐标点 / 标注是 μ=(μx,μy)\mu = (\mu_x ,\mu_y)μ=(μx,μ
在上一篇文章《数据准备<3>:数据预处理》中,我们提到降维主要包括两种方式:基于特征选择的降维和基于维度转换的降维,其中基于特征选择的降维通俗的讲就是特征筛选或者变量筛选,是指从多个特征(变量)中筛选出显著的特征(变量),在分类预测问题中,就是筛选出对目标变量有预测能力的特征(变量)。本篇主要介绍特征(变量)筛选的基本思路与方法,为简洁,下文均使用“变量筛选”指代。
变量...
昨天客户发来邮件想控制温度云图中温度点的渐变的颜色半径(红色太多,其他渐变色太少),今天早上研究了下
heatmap
.js里面的代码,找到控制的办法,能解决华三的需求,也学到了一些妙招,跟大家分享一下
之前有简单了解过
heatmap
有一个调色板,每个点的对应颜色值就是从这个调色板上拿出来的,就先看了生成调色板的代码
设置调色板上的颜色
var gradient = {
一、传送门
官方地址:http://www.patrick-wied.at/static/
heatmap
js/
官方文档地址:http://www.patrick-wied.at/static/
heatmap
js/docs.html
heatMap
原理:http://blog.corun
在科研中有很多地方为了可解释给审稿人提供了
热图
,便于知道深度学习中到底是哪部分在起作用,或者是在机器学习中分析不同的特征之间是否存在相关性?存在多大的相关性;或者是直观的展示场景热力图…总之,用处很多,我正好现在也需要用,就先总结下:绘制
HeatMap
的库有很多,这里只介绍两个,一个是seaborn.
heatmap
与py
heatmap
.
heatmap
.
2.seaborn.
heatmap
使用方法
seaborn.
heatmap
(data, vmin=None, vmax=None, cmap=No