主要参考维基百科Bag of Word 在DLP领域里,bow(bag of word)是一个稀疏的向量,向量的每个元素记录词的出现次数,相当于对每篇文章都关于词典做词的直方图统计.同样的道理用在computer vision领域,图像由一些基础的特征构成,每幅图像就是对这些特征的一个统计分布,在做图像分类时会假设相似图像他们的特征统计分布也符合一定的模型.于是从这句话里就可以把以bow模型的图像分类问题分解成以下几步: 1.1 特征检测: 1.2 特征描述:1.3  码本生成(bow向量) 2…

传统的图像检索过程,先通过人工对图像进行文字标注,再利用关键字来检索图像,这种依据图像描述的字符匹配程度提供检索结果的方法,简称“以字找图”,既耗时又主观多义.基于内容的图像检索客服“以字找图”方式的不足,直接从待查找的图像视觉特征出发,在图像库(查找范围)中找出与之相似的图像,这种依据视觉相似程度给出图像检索结果的方式,简称“以图找图”.基于内容的图像检索分为三个层次: (1)依据提取图像本身的颜色.形状.纹理等低层特征进行检索: (2)基于图像的低层特征,通过识别图像中的对象类别以及对象之间…

第十讲_图像检索 Image Retrieval 刚要 主要是图像预处理和特征提取+相似度计算 相似颜色检索 算法结构 颜色特征提取:统计图片的颜色成分 颜色特征相似度计算 色差距离 发展:欧式距离->CIEDE1994->CIEDE2000 EMD距离 相似纹理检索 纹理 算法结构 Gabor滤波器组 相似形状检索 PHOG形状特征提取 相似度计算 相似局部特征检索 局部特征点特征提取 词包 bag of visual world 视觉词汇的字典 大数据下的索引加速 KD-tree 理解 局…

what has been done: This paper proposed a novel Deep Supervised Hashing method to learn a compact similarity-presevering binary code for the huge body of image data. Data sets:  CIFAR-10: 60,000 32*32 belonging to 10 mutually exclusively categories(6…

前文我们介绍了通过Apache POI通过来导出word的例子:那如果是word模板方式,有没有开源库通过模板方式导出word呢?poi-tl是一个基于Apache POI的Word模板引擎,也是一个免费开源的Java类库,你可以非常方便的加入到你的项目中,并且拥有着让人喜悦的特性.本文主要介绍通过SpringBoot集成poi-tl实现模板方式的Word导出功能. SpringBoot集成文件 - 集成POI-tl之基于模板的Word导出 知识准备 什么是poi-tl poi-tl的TDO模式…

This article come from HEREARS-L1: Learning Tuesday 10:30–12:30; Oral Session; Room: Leonard de Vinci 10:30  ARS-L1.1—GROUP STRUCTURED DIRTY DICTIONARY LEARNING FOR CLASSIFICATION Yuanming Suo, Minh Dao, Trac Tran, Johns Hopkins University, USA; Hojj…

Paper about Event Detection. #@author: gr #@date: 2014-03-15 #@email: forgerui@gmail.com 看一些相关的论文. 1. <Efficient Visual Event Detection using Volumetric Features> ICCV 2005 扩展2D box 特征到3D时空特征. 构建一个实时的检测器基于容积特征. 采用传统的兴趣点方法检测事件. 2. <ARMA-HMM: A New…

Awesome Deep Learning  Table of Contents Free Online Books Courses Videos and Lectures Papers Tutorials Researchers WebSites Datasets Frameworks Miscellaneous Contributing Free Online Books Deep Learning by Yoshua Bengio, Ian Goodfellow and Aaron Cou…

QQ:231469242 欢迎喜欢nltk朋友交流 https://en.wikipedia.org/wiki/Lemmatisation Lemmatisation (or lemmatization) in linguistics is the process of grouping together the inflected forms of a word so they can be analysed as a single item, identified by the word's…

以前看的国外的一篇文章,用代码解释word2vec训练过程,觉得写的不错,转过来了 原文链接 http://nbviewer.jupyter.org/github/dolaameng/tutorials/blob/master/word2vec-abc/poc/pyword2vec_anatomy.ipynb Hashed Vocabulary In the C implementation, the vocab is a combination of hashed vocabulary and…

0. 算法概述 决策树(decision tree)是一种基本的分类与回归方法.决策树模型呈树形结构(二分类思想的算法模型往往都是树形结构) 0x1:决策树模型的不同角度理解 在分类问题中,表示基于特征对实例进行分类的过程,它可以被看作是if-then的规则集合:也可以被认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布 1. if-then规则集合 决策树的属性结构其实对应着一个规则集合:由决策树的根节点到叶节点的每条路径构成的规则组成:路径上的内部特征对应着if条件,叶节点对应着then结论. 决…

How to represent words. 0 . Native represtation: one-hot vectors Demision: |all words| (too large and hard to express senmatic similarity) Idea:produce dense vector representations based on the context/use of words So, there are Three main approaches…

What's the most effective way to get started with deep learning?       29 Answers     Yoshua Bengio, My lab has been one of the three that started the deep learning approach, back in 2006, along with Hinton's... Answered Jan 20, 2016   Originally Ans…

awesome-text-summarization 2018-07-19 10:45:13 A curated list of resources dedicated to text summarization Contents Corpus Opinosis dataset contains 51 articles. Each article is about a product’s feature, like iPod’s Battery Life, etc. and is a colle…

http://blog.csdn.net/u014568921/article/details/52518587 图像相似性搜索的原理 BOW 原理及代码解析 Bag Of Visual Words 三大步 OpenCV应用----BOW篇 Bag of Word闲谈 论文提要“Visual Categorization with Bags of Keypoints” Bag of Features (BOF)图像检索算法 老司机带你检测相似图片 哈希算法:均值~.感知~(DCT).差异~ ba…

In particular embodiments, a method includes, from an indexer in a sensor network, accessing a set of sensor data that includes sensor data aggregated together from sensors in the sensor network, one or more time stamps for the sensor data, and metad…

本文转载请注明出处 —— polobymulberry-博客园 0x00 - 前言 mulberryAR是我业余时间弄的一个AR引擎,目前主要支持单目视觉SLAM+3D渲染,并且支持iOS端,但是该引擎也能很方便地移植到Android端.slam模块使用的是ORB-SLAM2,3d渲染模块使用的是VVSION渲染引擎.该引擎目前实现的功能为简单的3D模型摆放,用户可以对3D模型进行平移.旋转和缩放. 先放两张mulberryAR的效果图. 0x01 - 单目视觉SLAM模块 单目视觉SLAM模块…

Pooling 为了解决convolved之后输出维度太大的问题 在convolved的特征基础上采用的不是相交的区域处理     http://www.wildml.com/2015/11/understanding-convolutional-neural-networks-for-nlp/ 这里有一个cnn较好的介绍     Pooling also reduces the output dimensionality but (hopefully) keeps the most salie…

一.课程简介: text mining and analytics 是一门在coursera上的公开课,由美国伊利诺伊大学香槟分校(UIUC)计算机系教授 chengxiang zhai 讲授,公开课链接:https://class.coursera.org/textanalytics-001/wiki/view?page=Programming_Assignments_Overview. 二.课程大纲: 三.课程主要内容 3.1 Text representation 可以从以下几个方面来对文…

Reference:http://blog.csdn.net/itplus/article/details/37969519  (Word2Vec解析(部分有错)) 源码:http://pan.baidu.com/s/1o6KddOI Word2Vec中的Coding技巧 1.1 ReadWord() 训练语料每个句子呈一行.ReadWord()逐个对输入流读字符. 特判的换行符,第一次遇到换行符,会把换行符退流.这样下一次单独遇到换行符, 此时a=0,直接生成结尾符单词$</s>$,这个词在…

没日没夜的改论文生活终于要告一段落了,比起改论文,学OpenCV就是一件幸福的事情.OpenCV的发展越来越完善了,已经可以直接使用BOW函数来进行对象分类了. 简单的通过特征点分类的方法:                                                                       一.train 1.提取+/- sample的feature,每幅图提取出的sift特征个数不定(假设每个feature有128维) 2.利用聚类方法(e.g K-me…

http://norvig.com/spell-correct.html Feb 2007to August 2016 How to Write a Spelling Corrector One week in 2007, two friends (Dean and Bill) independently told me they were amazed at Google's spelling correction. Type in a search like [speling] and Go…

    博士生课程报告       视觉信息检索技术                 博 士 生:施 智 平 指导老师:史忠植 研究员       中国科学院计算技术研究所   2005年1月   目 录 第1章 基于内容的多媒体检索技术综述    3 第2章 图像特征的提取与表达    9 2.1 颜色特征的提取    9 2.2 纹理特征的提取    12 2.3 形状特征的提取    15 2.4 图像的空间关系特征    19 2.5 多维图像特征的索引    20 第3章 相似度量方法…

基于内容的图像检索技(CBIR)术相术介绍 kezunhai@gmail.com http://blog.csdn.net/kezunhai 近20年来,计算机与信号处理领域如火如荼地发展着,随着普通计算机的性能不断地提高,人们对计算机处理信息的能力及要求不断地提高.传统的基于文本检索技术已经难以满足人们的需求,图片作为人们对周围世界的感知媒介,以图片为基本输入,从网络海量数据库中检索所需的信息已具有了强大的研究价值和商业应用.“有图有真相”和“一图胜过千言万语”已不再是虚夸,以图像为主的多媒体…

Mac OS X使用之——新年第一天弘法寺许愿,MacVim小试 分类: Vi/Vim Mac OS X2013-01-01 22:08 3371人阅读 评论(0) 收藏 举报   目录(?)[+]   2013-01-01 wcdj 新年第一天,和lydia一起去了仙湖植物园,在弘法寺许了新年心愿,祝福爱我的人和我爱的人,新的一年梦想成真. 下文是对MacVim的使用总结,特别推荐一个印度男孩(Swaroop C H)写的<byte of vim>的manual,正在阅读中. 一些参考: h…

注意:论文中,很多的地方出现baseline,可以理解为参照物的意思,但是在论文中,我们还是直接将它称之为基线,也 就是对照物,参照物. 这片论文中,作者没有去做实际的实验,但是却做了一件很有意义的事,他收罗了近些年所有推荐系统中涉及到深度学习的文章 ,并将这些文章进行分类,逐一分析,然后最后给出了一个推荐系统以后的发展方向的预估. 那么通过这篇论文,我们可以较为 系统的掌握这些年,在推荐系统方面,深度学习都有那些好玩的应用,有哪些新奇的方法,下面是论文的一个粗糙翻译: 概述:   随着互联网上…

2 Latent Dirichlet Allocation Introduction LDA是给文本建模的一种方法,它属于生成模型.生成模型是指该模型可以随机生成可观测的数据,LDA可以随机生成一篇由N个主题组成文章.通过对文本的建模,我们可以对文本进行主题分类,判断相似度等.在90年代提出的LSA中,通过对向量空间进行降维,获得文本的潜在语义空间.在LDA中则是通过将文本映射到主题空间,即认为一个文章有若干主题随机组成,从而获得文本间的关系.LDA模型有一个前提:bag of word.意思就…

ORBSLAM2匹配方法流程 在基于特征点的视觉SLAM系统中,特征匹配是数据关联最重要的方法.特征匹配为后端优化提供初值信息,也为前端提供较好的里程计信息,可见,若特征匹配出现问题,则整个视觉SLAM系统必然会崩掉.因此,本系列将特征匹配独立成一讲进行分析. ORBSLAM2中的匹配流程如下所述: 1. 计算当前帧描述子对应的BOW向量: 2. 设置匹配阈值: 3. 进行BOW特征向量匹配确定最优匹配: 4. 统计匹配描述子角度偏差并筛选,确定最终匹配. 接下来,我们一起再细细分析一下,每一步…

ORBSLAM2中使用ORB描述子的方法 经典的视觉SLAM系统大体分为两种:其一是基于特征点法的,其二是基于直接法的.那么本文主要就讲特征点法的SLAM. 基于特征点法的视觉SLAM系统典型的有PTAM,ORBSLAM等.本文主要围绕ORBSLAM2的方案来阐述特征点法SLAM,因为ORBSLAM2可以说是特征点法SLAM的巅峰之作.ORBSLAM2采用三个主要线程:跟踪,局部建图和闭环以及一个额外线程:全局BA,该线程只有在闭环时才会触发.值得注意的是,ORBSLAM2中每个模块中都采用OR…

Open-domain QA Overview The whole system is consisted with Document Retriever and Document Reader. The Document Retriever returns top five Wikipedia articles given any question, then the Document Reader will process these articles. Document Retriever…