计算机视觉特征提取工具箱:用于图像分类的计算机视觉特征提取工具箱-matlab开发

时间:2024-06-19 01:04:19
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文件名称:计算机视觉特征提取工具箱:用于图像分类的计算机视觉特征提取工具箱-matlab开发

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更新时间:2024-06-19 01:04:19

matlab

此工具箱的目标是简化常用计算机视觉特征(如 HOG、SIFT、GIST 和颜色)的特征提取过程,用于与图像分类相关的任务。 FEATURES.md 中提供了包含功能的详细信息。 除了提供一些流行的功能外,该工具箱还设计用于与不断增加的现代数据集大小一起使用 - 处理分批完成,并在单台机器上完全并行(使用 parfor),并且可以轻松分发跨具有公共文件系统的多台机器(许多大学的标准集群设置)。 以词袋方式提取的特征('color'、'hog2x2'、'hog3x3'、'sift'、'ssim')使用局部约束线性编码进行编码,以允许使用线性分类器进行快速培训+测试。 在我的经验中,我发现 'hog2x2' 或 'hog3x3' 作为全局图像特征最有效,并且在与包含互补信息的“颜色”特征结合时往往表现更好。 该工具箱适用于 Matlab 和 Octave。 Octave 可能仍然存在一


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