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发表于107 天前 科研 评论数 29 ⁄ 被围观 1,372 次+
一个用BoW|Pyramid BoW+SVM进行图像分类的Matlab Demo
快毕业了,整理点东西。 先做了一个简单的图像分类的Demo。是能够让图像分类的初学者能够直观的从实际中观察揣摩理解图像分类的环节,各个环节的步骤以及重要性,哪些环节是问题的本质等等。 图像的特征用到了Dense Sift,通过Bag of Words词袋模型进行描述,当然一般来说是用训练集的来构建词典,因为我们还没有测试集呢。虽然测试集是你拿来测试的,但是实际应用中谁知道测试的图片是啥,所以构建BoW词典我这里也只用训练集。 其实BoW的思想很简单,虽然很多人也问过我,但是只要理解了如何构建词典以及如何将图...
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发表于447 天前 技术, 科研 评论数 22 ⁄ 被围观 2,967 次+
Bag of Words/Bag of Features的Matlab源码发布
由于自己以前发过一篇文章讲bow特征的matlab代码的优化的《Bag-Of-Words中K-Means聚类的效率优化》,其中的代码也用过Spatial Pyramid Code的代码里面的几个函数,不过大部分还是根据本地的需要,根据大数据量计算的需要自己整合修改的,经过不少同学的改错,现在已经基本没有错误了,注释没怎么写,以后慢慢补上,如果有什么问题可以交流。 下载地址是我的实验室的链接,希望不要盗链了: PG_SPBOW.zip: Matlab code for computing the bag of visual words at different levels of spatial pyramid of images. ...
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CVPR2010一篇论文的读书笔记:关于Action Classification
这两天已经开始了自己新的研究工作,自己新的一个研究点是关于 Image Action Classification的,具体就是静态图像中动作信息的识别与分类,这个归根到底应该是Stanford视觉实验室的FeiFeiLi开始“推广”的,今年她挖了一个空,我也跟着跳下去了,当然是不奔着这个空,是因为很久之前就有做这个的想法,以为还没有正儿八经的作品出来,自己做做比较有挑战性,没想到菲菲老师已经推广开来,说明今年会有很多人涌入进来,但是自己已经开始思考了,也就尝试下自己的方法吧。 今天刚读了一篇文章《Modeling Mutual Contex...
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发表于684 天前 科研 评论数 16 ⁄ 被围观 7,291 次+
latent Dirichlet allocation (LDA)
Latent Dirichlet Allocation(LDA) [pdf]模型是近年来提出的一种具有文本主题表示能力的非监督学习模型。 关键所在:it posits that each document is a mixture of a small number of topics and that each word's creation is attributable to one of the document's topics。 将文档看成是一组主题的混合,词有分配到每个主题的概率。 Probabilistic latent semantic analysis(PLSA) LDA可以看成是服 从贝叶斯分布的PLSA LDA,就是将原来向量空间的词的维度转变为Topic的维度,这一点是十分有意义的。 例如,...
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