ScSPM & LLC

为啥会有SPM→ScSPM呢?原因之一是为了寻找better coding + better pooling的方式提高性能,原因之二就是提高速度.如何提高速度?这里的速度,不是Coding+Pooling的速度,而是分类器的速度.SPM设计的是一个Linear feature,在文章中作者用于实验则是用了nonlinear SVM(要用Mercer Kernels).相比linear SVM,nonlinear SVM在training和testing的时候速度会慢的.至于其原因,我们不妨看看S…

在线场景感知：图像稀疏表示—ScSPM和LLC总结(以及lasso族、岭回归)

前言: 场景感知其实不分三维场景和二维场景,可以使用通用的方法,不同之处在于数据的形式,以及导致前期特征提取及后期在线场景分割过程.场景感知即是场景语义分析问题,即分析场景中物体的特征组合与相应场景的关系,可以理解为一个通常的模式识别问题. 论文系列对稀疏编码介绍比较详细...本文经过少量修改和注释,如有不适,请移步原文 code下载:http://www.ifp.illinois.edu/~jyang29/ScSPM.htm 如有评论,请拜访原文.原文链接:http://blog.csdn.n…

图像的稀疏表示——ScSPM和LLC的总结

前言上一篇提到了SPM.这篇博客打算把ScSPM和LLC一起总结了.ScSPM和LLC其实都是对SPM的改进.这些技术,都是对特征的描述.它们既没有创造出新的特征(都是提取SIFT,HOG, RGB-histogram et al),也没有用新的分类器(也都用SVM用于最后的image classification),重点都在于如何由SIFT.HOG形成图像的特征(见图1).从BOW,到BOW+SPM,都是在做这一步.说到这,怕会迷糊大家------SIFT.HOG本身不就是提取出的特征么,它…

ScSPM

Linear Spatial Pyramid Matching using Sparse Coding for Image Classification (CVPR'09) 稀疏编码系列: (一)----Spatial Pyramid 小结 (二)----图像的稀疏表示——ScSPM和LLC的总结 (三)----理解sparse coding (四)----稀疏模型与结构性稀疏模型李菲菲 bag of words:现在Computer Vision中的Bag of words来表示图像的特征描…

C++版的LLC代码

图像稀疏编码总结:LLC和SCSPM,文章对稀疏编码讲解非常详细. <Locality-constrained Linear Coding for Image Classification>的作者提供Matlab的代码实现,见http://www.ifp.illinois.edu/~jyang29/LLC.htm. 下面是根据作者的代码,基于OpenCV,实现的C++版的LLC: Matlab Code:www.ifp.illinois.edu/~jyang29/LLC.htm <spa…

LLC 逻辑链路控制

LLC 协议 4.2.1 LLC帧格式 LLC协议定义了LLC层之间通信的帧格式,参见图4.3. 图4.3 LLC帧格式 LLC帧格式中各个字段的含义如下: ① 服务访问点(SAP)地址:SAP提供了多个高层协议进程共同使用一个LLC层实体进行通信的机制.在一个网络节点上,一个LLC层实体可能同时为多个高层协议提供服务.为此,LLC协议定义了一种逻辑地址SAP及其编码机制,允许多个高层协议进程使用不同的SAP地址来共享一个LLC层实体进行通信,而不会发生冲突.SAP机制还允许高层协议进程…

【转】Profiling application LLC cache misses under Linux using Perf Events

转自:http://ariasprado.name/2011/11/30/profiling-application-llc-cache-misses-under-linux-using-perf-events.html In this post we will see how to do some profiling under Ubuntu Linux using Perf Events, present in the kernel since version 2.6.31 [1, 2].…

在美国公司架构中，LLC、LLP 和 Corporation 的区别何在？

这个问题,首先需要弄清楚这样一个事实:LLC.LLP.Corporation分别属于三种不同类型的公司实体. 1,LLC (Limited Liability Company)是责任有限公司: 2,LLP(Limited Liability Partnership)属于合伙公司的其中一种类型,美国的合伙公司可以分为以下四种合伙类型:普通合伙(GP).有限合伙(LP).有限责任合伙(LLP)及有限责任有限合伙制(LLLP) : 3,Corporation就是广为人知的股份有限公司,而美国的股份有限…

LLVM lli llc

http://zke1ev3n.me/2016/01/18/%E5%9F%BA%E4%BA%8ELLVM%E7%9A%84%E4%BB%A3%E7%A0%81%E6%B7%B7%E6%B7%86/ http://llvm.org/docs/CommandGuide/lli.html http://llvm.org/docs/CommandGuide/llc.html http://www.boost.org/doc/libs/1_64_0/libs/python/doc/html/index.h…

LLC半桥谐振变换器调试记录

1.判断二极管是否击穿 2.判断mos管是否烧坏直接用声音档,发出响声说明击穿了 3.测试二极管的正负极方法将万用表调到二极管档 1.信号发生芯片周围的电阻 2.反馈部分的电阻 3.实验准备部分: 示波器的探头勾在mos管的栅极上 15V输出部分加上25R电阻的负载板子外部加上15VDC给两个芯片供电 3.实验现象 1)再输入电压很低的时候,开关管的频率在108khz左右 2)当输入电压达到180VAC时,输出电压稳定在15V左右,输入电压继续上升,输出电压还是稳定在15V,不过这个时候开…

电力电子实验 LLC半桥谐振变换器记录

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分压杯频LLC变换器

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理解sparse coding

理解sparse coding 稀疏编码系列: (一)----Spatial Pyramid 小结 (二)----图像的稀疏表示——ScSPM和LLC的总结 (三)----理解sparse coding (四)----稀疏模型与结构性稀疏模型 --------------------------------------------------------------------------- 本文的内容主要来自余凯老师在CVPR2012上给的Tutorial.前面在总结ScSPM和LLC的时候,…

Spatial Pyramid Matching 小结

Spatial Pyramid Matching 小结稀疏编码系列: (一)----Spatial Pyramid 小结 (二)----图像的稀疏表示——ScSPM和LLC的总结 (三)----理解sparse coding (四)----稀疏模型与结构性稀疏模型 --------------------------------------------------------------------------- SPM [1]全称是Spatial Pyramid Matching,出现的背景…

structured sparsity model

Data representation往往基于如下最小化问题: (1) 其中X是观测到的数据的特征矩阵,D是字典,Z是字典上的描述.约束项和使得字典dictionary和描述code具有一定结构性.当D给定时,确定Z的过程叫做representation persuit.当D和Z同时未知时,确定D就是dictionary learning的问题. 稀疏表示,通常对Z做约束,使得Z中的每一列只能取少量的非0系数.其中最简单的约束项就是 (2) 这时问题就变成了LASS…

CV code references

转:http://www.sigvc.org/bbs/thread-72-1-1.html 一.特征提取Feature Extraction: SIFT [1] [Demo program][SIFT Library] [VLFeat] PCA-SIFT [2] [Project] Affine-SIFT [3] [Project] SURF [4] [OpenSURF] [Matlab Wrapper] Affine Covariant Features [5] [Oxfo…

CV codes代码分类整理合集《转》

from:http://www.sigvc.org/bbs/thread-72-1-1.html 一.特征提取Feature Extraction: SIFT [1] [Demo program][SIFT Library] [VLFeat] PCA-SIFT [2] [Project] Affine-SIFT [3] [Project] SURF [4] [OpenSURF] [Matlab Wrapper] Affine Covariant Features [5] [O…

AI：PR的数学表示-传统方法PR

前言: 接上一篇:AI:模式识别的数学表示在图像处理PR领域,相对于ANN方法,其他的方法一般称为传统方法.在结构上,几乎所有的PR方法都是可解释的.且任一传统方法,在一定约束下,可以转换为SV近邻法,即与SVM方法具有相似性,且理论函数复杂度不小于同精度的基于SV的决策树方法. 而在规则和语义上,ANN方法一般是无法使用明确函数解释的,称之为PR的语义黑箱. 对于图像处理IP来说,一般形式下的模式函数都是(降维)压缩hash函数. 而对于传统模式识别方法,特征提取和模式识别模型一般都有固定的…

三维重建：SLAM的粒度和工程化问题

百度百科的定义.此文引用了其他博客的一些图像,如有侵权,邮件联系删除. 申明一下,SLAM不是一个算法,而是一个工程. 在计算机视觉中, 三维重建是指根据单视图或者多视图的图像重建三维信息的过程. 由于单视频的信息不完全,因此三维重建需要利用经验知识..而多视图的三维重建(类似人的双目定位)相对比较容易, 其方法是先对摄像机进行标定, 即计算出摄像机的图象坐标系与世界坐标系的关系.然后利用多个二维图象中的信息重建出三维信息. 三维重建根据时间和场景的粒度不同需要引入不同的定义和工程化方法: 一.…

图像检索中为什么仍用BOW和LSH

原文链接:http://blog.csdn.net/jwh_bupt/article/details/27713453 去年年底的时候在一篇博客中,用ANN的框架解释了BOW模型[1],并与LSH[2]等哈希方法做了比较,当时得出了结论,BOW就是一种经过学习的Hash函数.去年再早些时候,又简单介绍过LLC[3]等稀疏的表示模型,当时的相关论文几乎一致地得出结论,这些稀疏表示的方法在图像识别方面的性能一致地好于BOW的效果.后来我就逐渐产生两个疑问: 1)BOW在检索时好于LSH,那么为什么不…

ramdisk plus v11.5安装内存虚拟硬盘

ramdisk plus v11.5.桌面版操作及应用图解说明一.ramdisk plus程序安装方法: 1.先安装英文原版软件(RamDisk-desktop.exe桌面版),安装路径不要更改,安装时均选确定,或下一步. 2.接着安装汉化包,安装路径为自动检测,不要更改,安装时均选确定,或下一步.汉化安装后即已注册为 Plus 版. 3.安装完后会自动重启动二次. 二.使用属性表---创建 RAM 磁盘(创建内存虚拟可分区硬盘): 1.运行程序→文件菜单→选项→使用属性表如下图示: 2.→动…

计算机网络学习笔记--数据链据层之MAC子层(整理)

概述: 为什么需要介质访问控制子层(MAC)? 介质访问控制子层(MAC)是局域网体系结构中划分的子层,多路访问链路采用共享介质连接所有站点.发送站点通过广播方式发送数据并占用整个带宽,如果有多个站点同时发送信息,就会产生冲突,而在点对点链路网络中就不会存在这样的问题,因为在点对点网络中,目的节点是唯一的,不需要寻址,双方之间的通讯也只在彼此之间产生,不会有其他用户占用这个传输介质,所以,为了解决多路通信中介质征用的问题,IEEE把这种访问共享介质的功能专门划分出了一个子层,就是介质访问控制子层…

Tomcat服务器进击

一.Tomcat服务器端口配置更改 Tomcat的所有配置都放在conf文件夹之中,server.xml文件就是配置的核心文件. 现在呢,我们需要将8080端口设置成8088端口. 启动端口默认: <Connector executor="tomcatThreadPool" port="8080" protocol="HTTP/1.1" connectionTimeout="20000" redirectPort=&qu…

Yii2 脚本手动执行可以，计划任务执行不成功

用Yii2的console写了个脚本,在命令行执行都OK. 放到cron里面也按时去执行了,但就是执行的效果不对,console脚本执行结果不对. 查看之后的是由于yii脚本的php路径问题(跟目录下面的yii) 需要将一下代码的第一行,php换成你服务器上面的路径 #!/usr/bin/env php <?php /** * Yii console bootstrap file. * * @link http://www.yiiframework.com/ * @copyright Copyr…

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