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sift と比較して、dense sift の実装の違いは何ですか? お互いの長所/短所は何ですか? 特に VLFeat の実装について話しています。

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明らかな違いは、dense SIFT ではすべての場所で SIFT 記述子が得られるのに対し、通常の SIFT では Lowe のアルゴリズムによって決定された場所で SIFT 記述が得られることです。

密度の低い SIFT を必要とするアプリケーションは数多くありますが、1 つの良い例が Lowe のオリジナル作品です。

どこでも (密に) 記述子を計算することによって良い結果が得られたアプリケーションはたくさんあります。密な SIFT に似た記述子は HOG または DHOG と呼ばれ、技術的には同じではありませんが、概念的には両方とも勾配のヒストグラムに基づいており、非常に似ています。

于 2011-12-10T04:48:24.993 に答える
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http://www.vlfeat.org/overview/dsift.htmlでは、 SIFTと密な SIFT の両方の実装で画像の特徴を抽出する方法と、それらの実行時間の比較について詳しく説明しています。VLFeat 高密度 SIFT 記述子の主な利点は速度です。

MediaMixer 成果物 D1.1.2 では、SIFT 記述子と高密度 SIFT 記述子の両方が使用される概念検出手法が提示されており、実験結果は、この組み合わせがより正確な分類を提供することを示しています。詳細については、http://community.mediamixer.eu/ の MediaMixer コミュニティ ポータルに参加してください。

于 2014-02-25T12:20:03.320 に答える
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一般に、一般的なオブジェクト カテゴリの認識では、キーポイント ベースの特徴抽出よりも密な特徴抽出を使用した方が良い結果が得られます。

于 2011-12-25T20:09:36.920 に答える
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VLFeat 実装の詳細で DenseSIFT の詳細を読むことができます。

DenseSIFT はより高速です (x30-x60 スピードアップ)。

http://www.vlfeat.org/overview/dsift.html http://www.robots.ox.ac.uk/~vedaldi/assets/pubs/vedaldi10vlfeat-tutorial.pdf

于 2015-08-18T18:16:34.707 に答える