文件名称：WSC:通过可扩展的弱监督群集（CVPR18）从Web图像中学习面部动作单元
文件大小：681KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-19 09:01:00
MATLAB
介绍 该存储库为CVPR18论文“”提供了Matlab实现。 此代码有两个目标： 学习弱监督频谱嵌入（WSE） ，该方法考虑了视觉相似性和弱注释之间的一致性（本文第3.1节）。 使用等级排序聚类和多数投票（在本文中，第3.2节）重新标注嘈杂的图像。 我们还提供uMQI指标来自动确定群集数。 这部分将很快发布。 依存关系 我们使用库计算K个最近邻居，以构造WSE和等级顺序聚类的亲和力矩阵。 在使用此代码之前，请下载FLANN库并将路径添加到addpaths.m 。 入门 运行玩具演示（如本文中的图2所示）。 在Matlab中运行命令： >> demo_toy 然后，您应该能够看到经典聚类问题的结果： 更多信息 联系人：请发送评论或错误到Kaili Zhao（ ）。 引用：如果您在论文中使用此代码，请引用以下内容： @inproceedings{zhao2018learning,
【文件预览】：
WSC-master
----images()
--------demo_toy.gif(637KB)
----data()
--------toy.mat(23KB)
----README.md(2KB)
----addpaths.m(95B)
----demo_toy.m(850B)
----func()
--------utils()
--------wse()