laplacian Sparse Coding

最新推荐文章于 2021-04-16 17:02:32 发布
最新推荐文章于 2021-04-16 17:02:32 发布
阅读量2.3k 收藏 1
点赞数
分类专栏： 特征学习
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zhoutongchi/article/details/8518378
版权
稀疏编码及其改进（ScSPM，LLC，super-vector coding）
彼岸花
11-01 6945
LLC http://www.ifp.illinois.edu/~jyang29/LLC.htm The traditional SPM approachbased on bag-of-features (BoF) requires nonlinear classifiers to achieve goodimage classification performance. This paper
"Graph Regularized Sparse Coding for Image Representation"的demo_graphSC.m运行问题解决
shiue_gx的博客
03-29 754
参考文献 Miao Zheng, Jiajun Bu, Chun Chen, Can Wang, Lijun Zhang, Guang Qiu, Deng Cai, "Graph Regularized Sparse Coding for Image Representation", IEEE TIP 2011. demo_graphSC.m 运行问题解决 问题1：找不到‘PCA’的完全...
基于稀疏编码的图像分类
04-07
基于稀疏编码，低秩和空间解码的图像分类技术的参考资料
Convolutional Sparse Coding for Image Super-resolution
欢迎来到打不死的小强的专栏
03-22 3036
Convolutional Sparse Coding for Cmage Super-resolution Abstract         大多数基于稀疏编码的超分辨率方法首先将图片划分为具有重叠的小块，然后在得到的每个小块上单独处理，最后得到超分辨率图片。以上方法存在的问题就是各个patchpatchpatch之间忽略了像素的一致性问题，最后在一定...
Deep Learning论文笔记之（二）Sparse Filtering稀疏滤波
zouxy09的专栏
08-15 4万+
Deep Learning论文笔记之（二）Sparse Filtering稀疏滤波zouxy09@qq.comhttp://blog.youkuaiyun.com/zouxy09          自己平时看了一些论文，但老感觉看完过后就会慢慢的淡忘，某一天重新拾起来的时候又好像没有看过一样。所以想习惯地把一些感觉有用的论文中的知识点总结整理一下，一方面在整理过程中，自己的理解也会更深，另一方面也方便未来自己
车型识别“Vehicle Type Classification Using a Semisupervised Convolutional Neural Network"
cv_family_z的博客
10-15 4416
使用半监督CNN做车型识别，趋势所致，对大量未标记的数据使用sparse laplacian filter learning(SLFL) 获得卷积的滤波器。分类阶段，使用softmax进行多任务学习，每个车型的模型参数使用latent task 重建，对六类车辆进行分类，总图片数9850张。cnn网络输入图像，输出每类车型的概率，网络包含两步，分别提取低层局部特征和高层全局特征，将低层和高层特征综合
Laplacian affine sparse coding with tilt and orientation consistency for image classification
02-11
### Laplacian Affine Sparse Coding with Tilt and Orientation Consistency for Image Classification #### 研究背景与动机 在计算机视觉领域中，图像分类作为一项基础性问题，一直以来都受到众多研究人员的高度...
【转载】拉普拉斯矩阵（Laplacian matrix）及其变体详解
lei_qi的博客
04-16 687
【图论】拉普拉斯矩阵（Laplacian matrix）
热门推荐
晓峰博客笔记
10-22 8万+
拉普拉斯矩阵是图论中用到的一种重要矩阵，给定一个有n个顶点的图 G=(V,E)，其拉普拉斯矩阵被定义为 L = D-A，D其中为图的度矩阵，A为图的邻接矩阵。例如，给定一个简单的图： 把此“图”转换为邻接矩阵的形式，记为A： 把W的每一列元素加起来得到N个数，然后把它们放在对角线上（其它地方都是零），组成一个N×N的对角矩阵，记为度矩阵D，如下图所示。其实度矩阵（对角线元素）表示的就是...
拉普拉斯矩阵（Laplacian matrix）及其变体详解
qq280929090的专栏
12-18 2万+
 　　拉普拉斯矩阵(Laplacian matrix) 也叫做导纳矩阵、基尔霍夫矩阵或离散拉普拉斯算子，是图论中用于表示图的一种重要矩阵。 定义  　　给定一个具有nnn个顶点的简单图G=(V,E)G=(V, E)G=(V,E)，VVV为顶点集合，EEE为边集合，其拉普拉斯矩阵可定义为： L=D−AL=D-AL=D−A其中A∈Rn×nA \in \mathbb{R}^{n \t...
结构化稀疏----Learning with Structured Sparsity(学习与结构化稀疏)
zhoutongchi的专栏
12-20 6664
Structured Sparsity是在标准稀疏算法基础上，修改惩罚项而成。约束项为图像先验信息，迫使学习特征按照一定规则排列，行成有结构的字典 Standard sparsityGroup Sparsity Group Sparsity,最早出现在2006年，authors：Yuan & Lin. Graph sparsity 图模型结构主要由图、树，树是图的一种特例。
无监督学习特征--稀疏编码、深度学习、ICA部分代表文献-------之一
zhoutongchi的专栏
11-16 5608
l         学习映射函数及在行为识别/图像分类中应用的文献（模型与非模型之间存在关联，算法相互采用，没有明确的区分，含仿生学文献） % 研究重点放到ICA模型及深度学习兼顾稀疏编码 1）稀疏编码（稀疏编码、自动编码、递归编码）： [1] B. Olshausen and D. Field. Emergence of simple-cell receptive field propert
关于字典
zhoutongchi的专栏
11-30 751
在信号处理中，字典有2种，不同字典为图像或其他信号去噪、修复、稀疏表示具有不同意义。 稀疏编码学习字典模拟简单神经元感知域响应最求过完备的，把同性质（同朝向特征）的特征但不同位置响应特征融入字典中，致使字典过于庞大，学习特征仅仅是简单几何结构，特征代表高频成份； 卷积字典，从整体出发学习的特征，特征由滤波器表示，具有平移不变形，学习过程中，学习简单特征外，还可以学习复杂特征。这种方
IBM-海尔人力资源转型会议（报告全文）.pdf
05-08
IBM-海尔人力资源转型会议（报告全文）.pdf
《刘禹锡《秋词》》PPT课件教案模板.pptx
05-08
《刘禹锡《秋词》》PPT课件教案模板.pptx
sentinel-spring-webmvc-adapter-1.8.0.jar中文文档.zip
最新发布
05-08
# 压缩文件中包含： 中文文档 jar包下载地址 Maven依赖 Gradle依赖 源代码下载地址 # 本文件关键字： jar中文文档.zip,java,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册 # 使用方法： 解压最外层zip，再解压其中的zip包，双击 【index.html】 文件，即可用浏览器打开、进行查看。 # 特殊说明： ·本文档为人性化翻译，精心制作，请放心使用。 ·只翻译了该翻译的内容，如：注释、说明、描述、用法讲解 等； ·不该翻译的内容保持原样，如：类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 # 温馨提示： （1）为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开，推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”（放心，自带文件夹，文件不会散落一地）； （2）有时，一套Java组件会有多个jar，所以在下载前，请仔细阅读本篇描述，以确保这就是你需要的文件；
Laplacian非负稀疏编码提升图像分类精度
他们针对复杂背景下图像分类的挑战，提出了一个新颖的算法——拉普拉斯正则化非负稀疏编码（Laplacian Regularization Non-negative Sparse Coding, LNNSC）。这个算法融合了非负稀疏编码（Non-negative Sparse ...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值