博文
Locality-constrained Linear Coding for Image Classification
||
Locality-constrained Linear Coding for Image Classification分析及其纠错
https://blog.sciencenet.cn/blog-722391-568956.html
上一篇：新人来报个道
下一篇：2011BMVC best poster:an evaluation of recent feature encodin
前段时间看了这篇CVPR 2010的文章，感觉不错，而且还有代码，可以从UIUC的Jianchao Yang主页上下载~
不过我自行推导了一下，文章中的解是存在问题的。以下解应该是正确的：
估计应该是作者的笔误，瑕不掩瑜嘛~
这篇文章的创新点是编码方式的创新，提出了LLC
这篇文章是在Linear Spatial Pyramid Matching using Sparse Coding for Image Classification基础上的改进。
稀疏表示的目标式为：
而在LLC当中把后面的正则项的一范数改为二范数：
di代表的重构的特征xi和每个码字(code)的距离，上面式子的物理意义是特征离码字的距离越远重构的系数越小，极端情况就是用他近邻的码本来重构他。而且这个式子有解析解。
LLC有以下三个性质：
1.跟原始的向量量化比较用多个码字重构能够有更小的重构误差
2.能达到局部平滑稀疏性
3.跟sparse比较能够有解析解，文中提到的解析解为：
估计应该是作者的笔误，瑕不掩瑜嘛~
最后他为了快速计算LLC是选择最近邻的5个点重构他的，码本的训练也可以用k-means直接聚类，跟他提出的codebook optimization的结果差不多的。
作者在具体实现的时候有一个小的细节，他为了矩阵求逆的方便在要求矩阵的对角线加上一些比较小的数，这种方法叫做regularlization，也叫脊回归。
最后文章的效果还是不错的，在caltech-101，caltech-256还有pascal voc2007数据集上都做了验证~
https://blog.sciencenet.cn/blog-722391-568956.html
上一篇：新人来报个道
下一篇：2011BMVC best poster:an evaluation of recent feature encodin
扫一扫，分享此博文
全部作者的其他最新博文
全部精选博文导读
相关博文
- • 热烈祝贺海南大学9位学者入选斯坦福大学顶尖科学家2024年Career榜
- • 祝贺访问学者吕改芳和研究生杨梦蝶等合作SCI论文在Colloids and Surfaces A发表
- • Relativity of Hallucination（初学者版）
- • Are Human Beings Living in a Hallucination?(初学者版)
- • Theory of Relativity of Hallucination by Yucong Duan(初学者版)
- • The "Emergence" of LLMs by Relativity of Consciousness(初学者版)