特征提取

LEC: 基于Transformer中间层隐藏状态的高效特征提取与内容安全分类方法随着语言模型（LMs）应用范围的扩大，对用户输入和模型输出中不当内容的检测变得日益重要。每当主要模型供应商发布新模型时，研究人员首先会尝试寻找绕过模型安全限制的方法，使其产生不符合预期的响应。通过Google的搜索可以发现，已有多种方法可以绕过模型的对齐调整，导致模型对不当请求作出响应。另外多家公司已将基于生成式AI的对话系统应用于客户服务等场景，这些系统经常面临提示注入攻击，导致其响应不当请求或超出预定范围的任务。对企业而言，能够检测和分类这些实例至关重要，这可以防止系统被用户轻易操控，特别是在公开部署

新手小白勇闯新世界

论文阅读（一种基于球面投影和特征提取的岩石点云快速配准算法）粗配准更高精度多测站数据融合摘要：点云配准是三维重建过程中的一个重要步骤。本文基于改进的迭代最近点（ICP）算法，提出了一种岩质点云的快速配准算法。在我们提出的算法中，将单站扫描仪的点云数据通过球极坐标转换为数字图像，然后提取图像特征并去除边缘点，该算法中使用的特征为尺度不变特征变换（SIFT）。通过分析数字图像与三维点之间的对应关系，提取出三维特征点，从中我们可以寻找双向对应关系作为候选对象。采用基于随机抽样的穷举搜索方法消除错误匹配后，通过莱文堡-马夸特迭代最近点（LM-ICP）算法进行变换计算。对岩

菜就多练_0828

《深度学习》OpenCV 角点检测、特征提取SIFT 原理及案例解析目录一、角点检测1、什么是角点检测2、检测流程1）输入图像2）图像预处理3）特征提取4）角点检测5）角点定位和标记

顶呱呱程序

2-100 基于matlab的水果识别基于matlab的水果识别。从面积特征、似圆形特征，颜色(rgb值和hsv值)特征对图像中的梨子、苹果、桃子、香蕉和菠萝进行特征提取，边缘检测识别，最后按照筛选出来的特征对水果进行识别。程序已调通，可直接运行。