lecture15-自动编码器、语义哈希、图像检索

Hinton第15课,本节有课外读物<Semantic Hashing>和<Using Very Deep Autoencoders for Content-Based Image Retrieval>这两篇论文一.从PCA到AE 这部分中,首先介绍下PCA,这个方法被广泛的应用在信号处理上.PCA的idea就是高维数据可以用更低维度的编码来表示,当数据位于高维空间中的线性流形(linear manifold)附近时就会发生这种情况.所以如果我们可以找到这个线性流形,我们就能将数…

hinton教授的本科生课程CSC321-机器学习中的神经网的笔记

最近一直在看仙守博友所记录的笔记 Hinton的CSC321课程(完结,待文字润色): 1.lecture1-NN的简介 2.lecture2-NN结构的主要类型的概述和感知机 3.lecture3-线性神经元和算法 4.lecture4-神经网络在语言上的应用 5.lecture5-对象识别与卷积神经网络 6.lecture6-mini批量梯度训练及三个加速的方法 7.lecture7-序列模型及递归神经网络RNN 8.lecture8-RNN的训练方法之二三 9.lecture9-提高模型泛…

caffe-dnnh实验

下面是我在做基于深度哈希的大规模图像检索中的一个实验,相关文档介绍给大家,具体内容查看提供的相关链接,总结的很到位了,我就不再赘述. 实践cvpr2015年的深度哈希图像检索论文:Simultaneous feature learning and hash coding with deep neural networks, CVPR 2015. 该篇论文的技术文档详见该篇博客:http://blog.csdn.net/zijin0802034/article/details/52905137 数…

图像检索(6)：局部敏感哈希索引(LSH)

图像检索中,对一幅图像编码后的向量的维度是很高.以VLAD为例,基于SIFT特征点,设视觉词汇表的大小为256,那么一幅图像编码后的VLAD向量的长度为$128 \times 256 = 32768 $.通常要对编码后的VLAD向量进行降维,降维后的向量长度应该根据图像库中图像量的大小来,如果只是几百张的小的图像库,那么可以降维到128甚至是64维,在这种情况下降维后的VLAD向量仍然有很好的区分度:但是如果图片库的数量是几千,几万张,如果VLAD降维的维度太低,损失的信息过多,就不能有很好的区…

哈希学习（2）—— Hashing图像检索资源

CVPR14 图像检索papers——图像检索 1. Triangulation embedding and democratic aggregation for imagesearch (Orals) 2. Collaborative Hashing (post) 3. Packing and Padding: Coupled Multi-index for Accurate ImageRetrieval (post) technical report 4. Bayes Merging…

SparkStreaming实现Exactly-Once语义

作者:Syn良子出处:http://www.cnblogs.com/cssdongl 转载请注明出处译自:http://blog.cloudera.com/blog/2015/03/exactly-once-spark-streaming-from-apache-kafka/ 查资料时发现上面这篇文章不错,虽然是1.3的老版本的知识,但是还是有借鉴的地方,业余时间按照自己的理解翻译了一遍,有不当的地方欢迎指正. Apache Spark 1.3的新版本包括从Apache Kafka读取数据的…

storm如何保证at least once语义？

背景前期收到的问题: 1.在Topology中我们可以指定spout.bolt的并行度,在提交Topology时Storm如何将spout.bolt自动发布到每个服务器并且控制服务的CPU.磁盘等资源的? 2.Storm处理消息时会根据Topology生成一棵消息树,Storm如何跟踪每个消息.如何保证消息不丢失以及如何实现重发消息机制? 本篇看看storm是通过什么机制来保证消息至少处理一次的语义的,并回答第2个问题. storm中的一些原语要说明上面的问题,得先了解storm中的一些原语…

基于内容的图像检索技（CBIR）术相术介绍

基于内容的图像检索技(CBIR)术相术介绍 kezunhai@gmail.com http://blog.csdn.net/kezunhai 近20年来,计算机与信号处理领域如火如荼地发展着,随着普通计算机的性能不断地提高,人们对计算机处理信息的能力及要求不断地提高.传统的基于文本检索技术已经难以满足人们的需求,图片作为人们对周围世界的感知媒介,以图片为基本输入,从网络海量数据库中检索所需的信息已具有了强大的研究价值和商业应用.“有图有真相”和“一图胜过千言万语”已不再是虚夸,以图像为主的多媒体…

局部敏感哈希(Locality-Sensitive Hashing, LSH)方法介绍

局部敏感哈希(Locality-Sensitive Hashing, LSH)方法介绍本文主要介绍一种用于海量高维数据的近似近期邻高速查找技术--局部敏感哈希(Locality-Sensitive Hashing, LSH),内容包含了LSH的原理.LSH哈希函数集.以及LSH的一些參考资料. 一.局部敏感哈希LSH 在非常多应用领域中,我们面对和须要处理的数据往往是海量而且具有非常高的维度,如何高速地从海量的高维数据集合中找到与某个数据最相似(距离近期)的一个数据或多个数据成为了一个难点和问…

笔记︱图像语义分割（FCN、CRF、MRF）、论文延伸（Pixel Objectness、）

图像语义分割的意思就是机器自动分割并识别出图像中的内容,我的理解是抠图- 之前在Faster R-CNN中借用了RPN(region proposal network)选择候选框,但是仅仅是候选框,那么我想提取候选框里面的内容,就是图像语义分割了. 简单的理解就是,图像的"分词技术". 参考文献: 1.知乎,困兽,关于图像语义分割的总结和感悟 2.微信公众号,沈MM的小喇叭,十分钟看懂图像语义分割技术 . . 一.FCN全卷积:Fully Convolutional Networks…

开源图像检索工具：Caliph&Emir使用方法

Caliph&Emir是基于MPEG7的软件.它是用Java编写的开源软件.采用了lucene完成索引和检索功能.是研究MPEG7标准,图像检索等等方面不可多得的好工具. 在此介绍一下它们的基本使用方法.深入的研究还需要分析其源代码.Caliph是一个软件,Emir也是一个软件. 官网首页:http://www.semanticmetadata.net/ 注:查了一下Caliph&Emir的意思,毕竟这个名字还是不太常见的,好像是两个人名连接起来的.Caliph中文是哈里发,是伊斯兰领袖的…

局部敏感哈希(Locality-Sensitive Hashing, LSH)

本文主要介绍一种用于海量高维数据的近似最近邻快速查找技术——局部敏感哈希(Locality-Sensitive Hashing, LSH),内容包括了LSH的原理.LSH哈希函数集.以及LSH的一些参考资料. 一.局部敏感哈希LSH 在很多应用领域中,我们面对和需要处理的数据往往是海量并且具有很高的维度,怎样快速地从海量的高维数据集合中找到与某个数据最相似(距离最近)的一个数据或多个数据成为了一个难点和问题.如果是低维的小数据集,我们通过线性查找(Linear Search)就可以容易解决,但如…

SIFT+BOW 实现图像检索

原文地址:https://blog.csdn.net/silence2015/article/details/77374910 本文概述图像检索是图像研究领域中一个重要的话题,广泛应用于医学,电子商务,搜索,皮革等.本文主要是探讨学习基于局部特征和词袋模型的图像检索设计. 图像检索概述图像检索按照描述图像不同方式可以分为两类,一类是基于文本的图像检索(Text Based Image Retrieval),另一类是基于内容的图像检索(Content Based Image Retrieval…

lecture7图像检索-七月在线-cv

http://blog.csdn.net/u014568921/article/details/52518587 图像相似性搜索的原理 BOW 原理及代码解析 Bag Of Visual Words 三大步 OpenCV应用----BOW篇 Bag of Word闲谈论文提要“Visual Categorization with Bags of Keypoints” Bag of Features (BOF)图像检索算法老司机带你检测相似图片哈希算法:均值~.感知~(DCT).差异~ ba…

stl vector、红黑树、set、multiset、map、multimap、迭代器失效、哈希表(hash_table)、hashset、hashmap、unordered_map、list

stl:即标准模板库,该库包含了诸多在计算机科学领域里所常用的基本数据结构和基本算法六大组件: 容器.迭代器.算法.仿函数.空间配置器.迭代适配器迭代器:迭代器(iterator)是一种抽象的设计理念,通过迭代器可以在不了解容器内部原理的情况下遍历容器.除此之外,STL中迭代器一个最重要的作用就是作为容器(vector,list等)与STL算法的粘结剂,只要容器提供迭代器的接口,同一套算法代码可以利用在完全不同的容器中,这是抽象思想的经典应用.迭代器是STL中行为类似指针的设计模式,它可以提…

局部敏感哈希-Locality Sensitivity Hashing

一. 近邻搜索从这里开始我将会对LSH进行一番长篇大论.因为这只是一篇博文,并不是论文.我觉得一篇好的博文是尽可能让人看懂,它对语言的要求并没有像论文那么严格,因此它可以有更强的表现力. 局部敏感哈希,英文locality-sensetive hashing,常简称为LSH.局部敏感哈希在部分中文文献中也会被称做位置敏感哈希.LSH是一种哈希算法,最早在1998年由Indyk在[1]上提出.不同于我们在数据结构教材中对哈希算法的认识,哈希最开始是为了减少冲突方便快速增删改查,在这里LSH恰恰相…

深度学习与计算机视觉(11)_基于deep learning的快速图像检索系统

深度学习与计算机视觉(11)_基于deep learning的快速图像检索系统作者:寒小阳时间:2016年3月. 出处:http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/50856583 声明:版权所有,转载请联系作者并注明出处 1.引言本系统是基于CVPR2015的论文<Deep Learning of Binary Hash Codes for Fast Image Retrieval>实现的海量数据下的基于内容图片检索系统,250w…

局部敏感哈希(Locality-Sensitive Hashing, LSH)方法介绍（转）

局部敏感哈希(Locality-Sensitive Hashing, LSH)方法介绍本文主要介绍一种用于海量高维数据的近似最近邻快速查找技术——局部敏感哈希(Locality-Sensitive Hashing, LSH),内容包括了LSH的原理.LSH哈希函数集.以及LSH的一些参考资料. 一.局部敏感哈希LSH 在很多应用领域中,我们面对和需要处理的数据往往是海量并且具有很高的维度,怎样快速地从海量的高维数据集合中找到与某个数据最相似(距离最近)的一个数据或多个数据成为了一个难点和问题.…

第十讲_图像检索 Image Retrieval

第十讲_图像检索 Image Retrieval 刚要主要是图像预处理和特征提取+相似度计算相似颜色检索算法结构颜色特征提取:统计图片的颜色成分颜色特征相似度计算色差距离发展:欧式距离->CIEDE1994->CIEDE2000 EMD距离相似纹理检索纹理算法结构 Gabor滤波器组相似形状检索 PHOG形状特征提取相似度计算相似局部特征检索局部特征点特征提取词包 bag of visual world 视觉词汇的字典大数据下的索引加速 KD-tree 理解局…

storm是怎样保证at least once语义的

背景本篇看看storm是通过什么机制来保证消息至少处理一次的语义的. storm中的一些原语要说明上面的问题,得先了解storm中的一些原语,比方: tuple和message 在storm中,消息是通过tuple来抽象表示的.每一个tuple知道它从哪里来,应往哪里去,包括了其在tuple-tree(假设是anchored的话)或者DAG中的位置.等等信息. spout spout充当了tuple的发送源,spout通过和其他消息源,比方kafka交互,将消息封装为tuple,发送到流的下…

从NLP任务中文本向量的降维问题，引出LSH（Locality Sensitive Hash 局部敏感哈希）算法及其思想的讨论

1. 引言 - 近似近邻搜索被提出所在的时代背景和挑战 0x1:从NN(Neighbor Search)说起 ANN的前身技术是NN(Neighbor Search),简单地说,最近邻检索就是根据数据的相似性,从数据集中寻找与目标数据最相似的项目,而这种相似性通常会被量化到空间上数据之间的距离,例如欧几里得距离(Euclidean distance),NN认为数据在空间中的距离越近,则数据之间的相似性越高. 当需要查找离目标数据最近的前k个数据项时,就是k最近邻检索(K-NN). 0x2:NN的…

图像检索中为什么仍用BOW和LSH

原文链接:http://blog.csdn.net/jwh_bupt/article/details/27713453 去年年底的时候在一篇博客中,用ANN的框架解释了BOW模型[1],并与LSH[2]等哈希方法做了比较,当时得出了结论,BOW就是一种经过学习的Hash函数.去年再早些时候,又简单介绍过LLC[3]等稀疏的表示模型,当时的相关论文几乎一致地得出结论,这些稀疏表示的方法在图像识别方面的性能一致地好于BOW的效果.后来我就逐渐产生两个疑问: 1)BOW在检索时好于LSH,那么为什么不…

Java-内存模型 synchronized 的内存语义

synchronized 具有使每个线程依次排队操作共享变量的功能.这种同步机制效率很低,但 synchronized 是其它并发容器实现的基础. 一.锁对象及 synchronized 的使用 synchronized 通过互斥锁(Mutex Lock)来实现,同一时刻,只有获得锁的线程才可以执行锁内的代码. 锁对象分为两种: 实例对象(一个类有多个)和 Class 对象(一个类只有一个). 不同锁对象之间的代码执行互不干扰,同一个类中加锁方法与不加锁方法执行互不干扰. 使用 synchron…

storm是如何保证at least once语义的?

storm中的一些原语: 要说明上面的问题,得先了解storm中的一些原语,比如: tuple和messagetuple:在storm中,消息是通过tuple来抽象表示的,每个tuple知道它从哪里来,应往哪里去,包含了其在tuple-tree(如果是anchored的话)或者DAG中的位置,等等信息. spoutspout充当了tuple的发送源,spout通过和其它消息源,比如kafka交互,将消息封装为tuple,发送到流的下游. boltbolt是tuple的实际处理单元,通过从spou…