util里提供了create_voc_step0用于批量生成features并保存，create_voc_step1读入features再生成聚类中心，比较适合大量语料库聚类中心的生成。 提取一张图的特征如下： 第一行是文件头，分别用32bit表示特征来自几张图（1）、特征描述子长度（128bit, ...
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2018-03-13 14:03:58
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前人摘树，后人乘凉。 源码在github有CMakeLists，代码下下来可以直接编译。 泡泡机器人有个很详细的分析，结合浅谈回环检测中的词袋模型，配合高翔的回环检测应用，基本上就可以串起来了。 tf-idf的概念，表达方式不唯一，这里的定义是这样： tf表示词频，这个单词在图像中出现的次数/图像单 ...
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2018-02-15 10:29:47
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目录 前言 1、Eigen线性代数库的安装 2、Sophus李代数库的安装 3、OpenCV计算机视觉库的安装 4、PCL点云库的安装 5、Ceres非线性优化库的安装 6、G2O图优化库的安装 7、Octomap八叉树地图库的安装 8、DBoW3词袋模型库 目录 前言 1、Eigen线性代数库的安 ...
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2018-01-07 14:14:16
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在深度学习在图像识别任务上大放异彩之前，词袋模型Bag of Features一直是各类比赛的首选方法。首先我们先来回顾一下PASCAL VOC竞赛历年来的最好成绩来介绍物体分类算法的发展。 从上表我们可以发现，在2012年之前，词袋模型是VOC竞赛分类算法的基本框架，几乎所有算法都是基于词袋模型的 ...
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2017-12-24 11:11:20
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http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/41957763 文本特征提取 词袋（Bag of Words）表征 文本分析是机器学习算法的主要应用领域。但是，文本分析的原始数据无法直接丢给算法，这些原始数据是一组符号，因为大多数算法期望的输入是固定长 ...
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2017-11-12 13:31:59
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简介一 切词二 去除停用词三 构建词袋空间VSMvector space model四 将单词出现的次数转化为权值TF-IDF五 用K-means算法进行聚类六 总结简介查看百度搜索中文文本聚类我失望的发现，网上竟然没有一个完整的关于python实现的中文文本聚类（乃至搜索关键词python 中文文... ...
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2017-11-11 11:44:06
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前段时间做了一个车型识别的小项目，思路是利用k-means算法以及词袋模型来做的。 近年来图像识别的方法非常非常多，这边只记录一下我那个项目的思路，核心思想是k-means算法和词汇树。 很遗憾没有做详尽的开发前的思路文档，只能按照记忆进行大致总结。 项目分为三大模块：特征点抽取、训练词汇树、识别( ...
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2017-11-07 13:26:07
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在图像检索中，如果使用词袋模型，来进行图像特征的表示，可以将信息检索中的倒排索引的结构引进过来。 文档：相当于是一张图像中的所有特征向量的集合。 单词：相当于是图像表示中的一个特征向量。 当然，具体进行操作的时候，已经进行了最近邻的处理了。 接下来就可以使用相关的概念进行等价的处理了。 其中，倒排索 ...
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2017-10-31 14:16:19
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在介绍朴素贝叶斯分类之前，首先介绍一下大家都比较了解的贝叶斯定理，即已知某条件概率，如何得到两个时间交换后的概率， 也就是在已知P(A|B)的情况下如何求得P(B|A)？可以通过如下公式求得： 而朴素贝叶斯分类是一种简单的分类算法，称其朴素是因为其思想基础的简单性：就文本分类而言，它认为词袋中的两两 ...
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编程语言 时间：
2017-10-15 14:13:28
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经济学相关资料供内部教学使用,不得外传,看完删掉. 经济学概念词袋100.201709 经济本质和投资思考类.201709 ...
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2017-09-25 16:09:42
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