用于圖像分類的有偏特征采樣方法
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：serena
標(biāo)簽： 圖像分類 Pascal
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文檔介紹： 為了模擬圖像分類任務(wù)中待分類目標(biāo)的可能分布,，使特征采樣點盡可能集中于目標(biāo)區(qū)域,，基于Yang的有偏采樣算法提出了一種改進(jìn)的有偏采樣算法,。原算法將目標(biāo)基于區(qū)域特征出現(xiàn)的概率和顯著圖結(jié)合起來，計算用于特征采樣的概率分布圖,，使用硬編碼方式對區(qū)域特征進(jìn)行編碼,，導(dǎo)致量化誤差較大。改進(jìn)的算法使用局部約束性編碼代替硬編碼,，并且使用更為精確的后驗概率計算方式以及空間金字塔框架,，改善了算法性能,。在PASCAL VOC 2007和2010兩個數(shù)據(jù)集上進(jìn)行實驗，平均精度比隨機選取的特征采樣方法能夠提高約0.5%,，驗證了算法的有效性,。
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