09 2018 档案
摘要:参考 "YOLO(You Only Look Once)算法详解" " YOLO算法的原理与实现 " 一、介绍 YOLO算法把物体检测问题处理成回归问题,用一个卷积神经网络结构就可以从输入图像直接预测bounding box和类别概率。YOLO具有如下优点:(1)YOLO的运行速度非常快;(2)YO
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摘要:Abstract 针对大规模的图像检索问题,论文提出了一个高效的ITQ算法。该算法先将中心化后的数据映射到超立方体的顶点上,再通过优化过程寻找一个旋转矩阵,使得数据点经过旋转后,与超立方体的顶点数据具有最小的量化误差。ITQ算法涉及到了 multi class spectral clustering
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摘要:1. 基本思想 局部敏感(Locality Senstitive): 即空间中距离较近的点映射后发生冲突的概率高,空间中距离较远的点映射后发生冲突的概率低。 局部敏感哈希的基本思想类似于一种空间域转换思想,LSH算法基于一个假设,如果两个文本在原有的数据空间是相似的,那么分别经过哈希函数转换以后的它
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