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谱聚类(spectral clustering)

给你博客园上若干个博客,让你将它们分成K类,你会怎样做?想必有很多方法,本文要介绍的是其中的一种——谱聚类。      聚类的直观解释是根据样本间相似度,将它们分成不同组。谱聚类的思想是将样本看作顶点,样本间的相似度看作带权的边,从而将聚类问题转为图分割问题:找到一种图分割的方法使得连接不同组的边的权重尽可能低(这意味着组间相似度要尽可能低),组内的边的权重尽可能高(这意味着组内相似度要尽可能高)。将上面的例子代入就是将每一个博客当作图上的一个顶点,然后根据相似度将这些顶点连起来,最后进行分割。分割后还连在一起的顶点就是同一类了。更具体的例子如下图所示:

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Kuhn-Munkres配对算法

生活或工作中,我们常常碰到分配问题。比如公司有n个任务,由n个工人来做,每个工人不同程度地擅长一个或几个任务。如果你是管理层,如何布置任务最大程度地发挥大家所长使公司效率更高?又如,某相亲舞会,有n个俊男和n个靓女参加,每个靓女对不同气质和形象的俊男有不同好感度。如果你是主持人,如何分配跳舞伴侣使总体好感度最高?再如,奥运赛场上,乒乓球团体赛要求双方各出n名运动员一一角逐,取胜多的一方最终获胜。作为教练,你了解自己队员的实力以及战胜对方队员的把握,在已知对方出场顺序情况下,如何给出一个队员出场顺序使得最终获胜把握最大?

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干货 | 浙大博士生刘汉唐带你回顾图像分割的经典算法

AI科技评论按:图像语义分割是 AI 领域中一个重要的分支,是机器视觉技术中关于图像理解的重要一环。近年的自动驾驶技术中,也需要用到这种技术。车载摄像头探查到图像,后台计算机可以自动将图像分割归类,以避让行人和车辆等障碍。随着近些年深度学习的火热,使得图像分割有了巨大的发展,本文为大家介绍深度学习中图像分割的经典算法。 在近期 GAIR 大讲堂上,来自浙江大学的在读博士生刘汉唐为等候在直播间的同学们做了一场主题为「图像分割的经典算法」的技术分享,本文根据直播分享内容整理而成,同学们如果对嘉宾所讲的内容感兴趣

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apap图像全景拼接

图像配准(apap)是将两张场景相关的图像进行映射,寻找其中的关系,多用在医学图像配准、图像拼接、不同摄像机的几何标定等方面,其研究也较为成熟。OpenCv中的stitching类就是使用了2007年的一篇论文(Automatic panoramic image stitching using invariant features)实现的。虽然图像配准已较为成熟,但其实其精度、鲁棒性等在某些场合仍不足够,如光线差异很大的两张图片、拍摄角度差异很大的图片等。2013年,Julio Zaragoza等人发表了一种新的图像配准算法Apap(As-Projective-As-Possible Image Stitching with Moving DLT),该算法的效果还是不错的,比opencv自带的auto-stitch效果要好。而2015年也有一篇cvpr是介绍图像配准(Non-rigid Registration of Images with Geometric and Photometric Deformation by Using Local Affine Fourier-Moment Matching),其效果貌似很牛,但没有源码,难以检验。

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