KLSH Hashing-Based Scalable Remote Sensing Image Search and Retrieval in Large Archives

最新推荐文章于 2024-10-18 11:15:42 发布
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文献学习(part38)--Adaptive hash retrieval with kernel based similarity
小山羊的学习日志
03-09 266
学习笔记，仅供参考，有错必纠 关键词:哈希；k-NN；内核；二进制索引；归一化欧氏距离 文章目录Adaptive hash retrieval with kernel based similarity摘要简介Contributions and overviewRelated work基于内核的哈希方案查询自适应距离归一化核相似度Kernel reconstructive hashingKRH with supervised information Adaptive hash retrieval with
局部敏感哈希(Locality-Sensitive Hashing, LSH)方法介绍
wenyusuran的专栏
11-03 1908
本文主要介绍一种用于海量高维数据的近似最近邻快速查找技术——局部敏感哈希(Locality-Sensitive Hashing, LSH)，内容包括了LSH的原理、LSH哈希函数集、以及LSH的一些参考资料。 一、局部敏感哈希LSH 在很多应用领域中，我们面对和需要处理的数据往往是海量并且具有很高的维度，怎样快速地从海量的高维数据集合中找到与某个数据最相似（距离最近）的
环境遥感（Remote sensing of the environment）
01-21
非常不错的遥感书籍，对于刚学遥感的新手来说非常实用！
浅析常用局部敏感哈希算法
weixin_34392843的博客
07-08 332
　　上一年记录的东西，整理下... 　　需要代码联系我QQ：791909235，本人不做义务咨询。 一.哈希检索概述 　　LSH是Locality Sensitive Hashing的缩写，也翻译为局部敏感哈希，是一种通过设计满足特殊性质即局部敏感的哈希函数，提高相似查询效率的方法。虽然从正式提出距今不过十余年，由于其局部敏感的特殊性质，以及在高维数据上相当于k-d树等方法的优越性，LSH被...
Remote Sensing of Enviro.ens
01-22
Remote Sensing of Environment （环境遥感）期刊endnote格式
matlab中代码意思-hashingSearch:使用哈希索引搜索
05-26
matlab中代码英文使用哈希索引搜索 我们在此处提供带有哈希索引（和kNN图）的搜索代码。 该代码在我们的论文中使用。 您需要一个哈希索引和一个kmeans分区才能进行搜索。 请使用各种哈希算法来生成哈希索引和kmeans分区。 基准数据集 性能未经并行测试。 使用哈希索引的ANN搜索（量化汉明排序方法） 如何遵守 转到hashingSearch的根目录并制作。 cd hashingSearch/ make 如何使用 您需要一个哈希索引和一个kmeans分区才能进行搜索。 请使用各种哈希算法来生成哈希索引和kmeans分区。 使用量化汉明排名法的带有哈希索引的ANN搜索 cd samples/ ./ikhamming_search data_file BaseCodeFile query_file QueryCodeFile partitionFile result_file codelen initsz nPartition querNN 参数含义（从左到右）： data_file-数据库点BaseCodeFile-例如LSHtableSIFT32b。 （实际的二进制代码文件是LS
【免费下载】 Remote Sensing of Environment期刊投稿模板（Word版）
gitblog_06664的博客
09-26 1592
Remote Sensing of Environment期刊投稿模板（Word版） 【下载地址】RemoteSensingofEnvironment期刊投稿模板Word版 本仓库提供了一个适用于《Remote Sensing of Environment》期刊的投稿模板，格式为Word版。该模板旨在帮助研究人员和学者在...
论文笔记 ——《Kernelized Locality-Sensitive Hashing for Scalable Image Search》
JaYiFen
08-17 667
前言： 论文的链接地址没有贴了； 最近在做视觉搜索相关的哈希技术，顺便写下自己的笔记，方便以后复习； 文章是随笔的，所以可能会有不全的地方，所以有读者看到不懂的地方可以去看论文原文； 博文的目录是按照论文的目录来记录的； Introduction 给定核函数κ(xi,xj) = φ(xi)^Tφ(xj)和数据集[含有 n 个数据】。提出问题怎么才能快速进行近似检索？ our hash ...
Linear Cross-Modal Hashing for Efficient Multimedia Search--文献翻译笔记
qq_42014059的博客
01-28 672
来自ACMM2013 论文链接 Linear cross-modal hashing for efficient multimedia search | Proceedings of the 21st ACM international conference on Multimedia 摘要 大多数现有的跨模态散列方法在训练阶段都存在可扩展性问题。在本文中，我们提出了一种新颖的跨模态散列方法，其对训练数据大小具有线性时间复杂度，以实现跨模态多媒体搜索的可扩展索引。考虑到...
Nearest-neighbor method using multiple neighborhood similarities for social media data mining
02-21
- 核化局部敏感哈希（Kernelized Locality Sensitive Hashing, KLSH）：是LSH的一种扩展，通过引入核函数的概念，在映射后的特征空间中进行最近邻搜索，可以在保持样本相似性的同时提高搜索效率。 本篇研究论文通过...
[好文翻译]用于遥感图像检索聚集的深度局部特征
lan_cz的博客
04-27 2127
由于遥感影像的特殊性，遥感影像检索仍然是一个具有挑战性的话题。遥感图像包含各种不同的语义对象，这显然使检索任务复杂化。在本文中，我们提出了一种图像检索流程，该流程使用了细心的局部卷积特征，并使用局部聚集描述符向量（VLAD）对其进行了聚集，以生成全局描述符。我们研究各种系统参数，例如乘法和加法注意力机制和描述符维数。我们提出了一种不需要外部输入的查询扩展方法。实验表明，即使不进行训练，局部卷积特征和全局表示也优于其他系统。经过系统调整之后，我们可以获得最先进的或具有竞争力的结果。此外，我们观察到，我们的查询
三本非OA顶级快刊，IEEE Trans“灌水神刊”4个月录用！领域内佼佼者，你选谁？
WangUnionpub的博客
10-15 1252
该杂志为各国从事摄影测量、遥感、空间信息系统、计算机视觉和相关领域许多学科的科学家和专业人士提供了一个交流渠道。• 征稿领域：《IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing》（TGRS）是一份月刊，重点介绍应用于感知陆地、海洋、大气和空间的科学和工程理论、概念和技术；• 征稿领域：《Remote Sensing of Environment》（RSE）为地球观测界提供服务，发表遥感研究的理论、科学、应用和技术成果。• 是否OA：非OA，可选。
白杰博士 | RSE：全波形高光谱激光雷达数据Rclonte系列处理算法一——Rclonte
Never Settle
10-18 1389
。该研究提出了一种多自然目标各波长中心位置降序排列（Ranking Central Locations of Natural Target Echoes, Rclonte）的思想，基于详细的筛选判定原则（见文后研究算法介绍）组建参考中心位置集参与修正其他波长处漏检或误检目标辐射参数。研究发现，Rclonte算法可以很好地检测多自然目标并恢复其原始光谱，大大提高了全波形高光谱激光雷达对目标结构和光谱信息的反演能力，丰富了多/高光谱激光雷达波形数据处理算法库。
【免费下载】 《Remote Sensing of Environment》期刊投稿模板：提升稿件通过率的利器
gitblog_06696的博客
09-26 1965
《Remote Sensing of Environment》期刊投稿模板：提升稿件通过率的利器 【下载地址】RemoteSensingofEnvironment期刊投稿模板Word版 本仓库提供了一个适用于《Remote Sensing of Environment》期刊的投稿模板，格式为Word版。该模板旨在帮助研究...
【自用】投稿日期记录
qq_40721108的博客
02-25 4539
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图像哈希检索背景综述(二)——哈希检索算法总结
热门推荐
小胖子的博客
01-17 1万+
这一篇主要对图像哈希技术的现有算法做一个研究性的概述。由于哈希函数的本质是一个降维的操作，因此会存在特征信息的丢失和检索准确率的下降。   目前的哈希函数可以分为数据依赖的（Data-dependent）和数据独立的(Data-independent)，数据依赖的哈希函数也就是依赖原始数据来学习哈希函数，数据独立的就是人工指定哈希函数。 最最经典的也算作最原始的用于图像检索的哈希算法是LSH
哈希学习（2）—— Hashing图像检索资源
flowerboya的博客
07-11 8638
哈希方法 公布代码的： CSDSH: Column Sampling based Discrete Supervised Hashing SGH :Scalable Graph Hashing with Feature Transformation [ Paper] AGH: Hashing with Graphs [Paper] [Code] BPBC: Learn
Hashing图像检索源码及数据库总结
IT小白菜
06-10 4844
下面的这份哈希算法小结来源于本周的周报，原本并没有打算要贴出来的，不过，考虑到这些资源属于关注利用哈希算法进行大规模图像搜索的各位看官应该很有用，所以好东西本小子就不私藏了。本资源汇总最主要的收录原则是原作者主页上是否提供了源代码，为了每种方法的资料尽可能完整，本小子会尽可能的除提供源码下载地址外，还会给出PDF文章的链接、项目主页，slide等。 对哈希方法重新进行调研，右图是找到的提
Systematic Literature Review(SLR)
EdithXing的博客
01-05 7540
SLR是对现有研究成果的综述，具有客观、严谨和公开的特点。下文将对SLR的具体方法和过程进行介绍。
数据集为S3DIS下载
最新发布
03-20
<think>好的，用户想下载S3DIS数据集，我需要根据提供的引用信息整理出具体的步骤。首先，引用[4]给出了百度网盘的链接和提取码，这是最直接的下载方式。但用户可能需要其他途径，比如官方来源或者项目地址。引用[2]提到项目地址在gitcode，里面可能有相关资源。引用[3]提到Stanford3dDataset_v1.2_Aligned_Version.zip是原始文件，而indoor3d_sem_seg_hdf5_data.zip是处理过的版本，但下载链接失效，不过在某个网址还能下载，需要确认具体链接。另外，引用[1]提到在TensorFlow环境下使用RandLA-Net训练，可能涉及数据预处理步骤。需要将这些信息整合，分步骤说明下载方法，包括百度网盘、官方渠道、备用链接以及预处理步骤。还要注意用户可能的环境需求，比如是否需要特定框架下的数据清洗。最后生成相关问题，帮助用户进一步处理数据。</think>### 如何下载 S3DIS 数据集 #### 方法一：通过百度网盘直接下载（推荐） 1. **访问百度网盘链接** 打开链接: [https://pan.baidu.com/s/1Pj8pcCQ-KlsH-hcg_ju6CA?pwd=r4tx](https://pan.baidu.com/s/1Pj8pcCQ-KlsH-hcg_ju6CA?pwd=r4tx) [^4] 提取码: `r4tx` 此链接包含完整的S3DIS数据集文件。 2. **下载数据** 文件包含以下内容： - `Stanford3dDataset_v1.2_Aligned_Version.zip`：原始对齐版本的点云数据。 - `indoor3d_sem_seg_hdf5_data.zip`：预处理后的分块数据（适用于PointNet、DGCNN等模型）[^3]。 --- #### 方法二：通过官方或开源项目渠道 1. **官方来源（需学术许可）** 访问斯坦福大学提供的原始页面，需填写申请表格。 - 官方地址: [Stanford 3D Dataset](http://buildingparser.stanford.edu/dataset.html) [^2] 2. **开源项目备份** 通过代码托管平台获取预处理后的数据： - **项目地址**: [Resource-Bundle-Collection](https://gitcode.com/Resource-Bundle-Collection/80e79) [^2] 包含数据集简介及部分预处理脚本。 --- #### 方法三：分块数据集下载（适用于特定模型） 若需使用已分块的1x1m数据（如PointNet训练格式）： 1. **下载链接** - 通过引用[3]提到的备用地址下载 `indoor3d_sem_seg_hdf5_data.zip`。 - 直接访问: [HDF5格式分块数据](https://gitcode.com/charlesq34/pointnet) 中的`indoor3d_sem_seg_hdf5_data`分支。 --- #### 数据清洗与预处理 下载后需执行以下步骤： 1. **解压文件** ```bash unzip Stanford3dDataset_v1.2_Aligned_Version.zip unzip indoor3d_sem_seg_hdf5_data.zip ``` 2. **运行预处理脚本** 参考RandLA-Net等项目的清洗流程，例如： ```bash # 使用TensorFlow环境下的数据清洗工具 python prepare_s3dis.py --data_dir=/path/to/dataset [^1] ``` ---
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