Spectral 第4页

Spectral Bounds for Sparse PCA: Exact and Greedy Algorithms[贪婪算法选特征]

文章目录概括SparsePCAFormulation非常普遍的问题OptimalityConditions条件1条件2EigenvalueBounds分隔定理的证明(《代数特征值问题》p98)另外一个性质算法代码概括这篇论文，不像以往的那些论文，构造优化问题，然后再求解这个问题（一般都是凸化）。而是，直接选择某些特征，自然，不是瞎选的，论文给了一些理论支撑。但是，说实话，对于这个算法，我不敢苟同，

MTandHJ·2020-08-15 21:34

【遥感图像处理】绘制高光谱3D立方体

需要的环境：spectral，ipython，matplotlibimportos

pangpd·2020-08-15 04:39

Spectral Bloom Filter (4)

在membershipquery上，由于SBF和CBF都沿用bloomfilter的基本结构，因此很难在membershipquery上提高查询效率。但在查询元素出现频率（大于1的情况）时，由于SBF采用counter中的最小值来近似表示元素的出现频率，使得各个counter的重要性有所差别，因此CBF将counter一视同仁的做法就有提高的空间。先来看第一种优化算法MinimalIncrease

jiaomeng·2020-08-14 07:10

python 实现spectral clustering

importnumpyasnpimportmathimportsysfromscipy.cluster.vqimportkmeans2defSpectralClustering(simi_matrix,cluster_num):N,N=np.shape(simi_matrix);DN=np.diag(1/np.sqrt(np.sum(simi_matrix,axis=1)));LapN=np.ey

zhoucy163·2020-08-04 22:34

Spectral（SPY）学习笔记(3)-高光谱降维（Dimensionality Reduction）

实现高光谱数据降维由于所谓的“维数诅咒”，处理数百个波段的高光谱图像可能会增加计算量，影响分类精度。为了缓解这些问题，通常需要降低数据的维数。主成分变换高光谱图像中的许多波段往往具有很强的相关性。主成分变换表示原始图像波段到一组新的、不相关的特征的线性变换。这些新特征对应于图像协方差矩阵的特征向量，其中相关特征值表示特征向量方向上的方差。在相对较少的主成分中(与原始频带数相比)可以捕获到非常大的图

luomuone·2020-08-04 16:57

Spectral（SPY）学习笔记(4)

Fisher线性判别数据读取显示：采用线性特征降维利用降维后的高光谱进行分类：目标检测（TargetDetectors）估计背景统计信息。要将像素声明为异常，需要指定阈值RX分数。此处我们选择所有RX分数相对于背景的概率小于0.001的图像像素为异常像素:不需要为异常像素指定阈值，也可以简单地查看原始RX分数的图像，其中越亮的像素被认为“越异常”:对于样本图像，由于使用了线性色标，RX分数图像中只

luomuone·2020-08-04 16:57

Spectral（SPY）学习笔记(2)-Supervised Classification

高光谱数据实现监督分类读取数据并显示![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20190817190947821.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM2MzI3NDc1,size

luomuone·2020-08-04 16:56

Spectral-based graph convolutional neural network

这里写自定义目录标题Spectral-basedgraphconvolutionalneuralnetwork1.来自对《[AComprehensiveSurveyonGraphNeuralNetworks

qq_34650111·2020-08-04 16:49

Python实现谱聚类 SpectralClustering

*运行方法：直接运行spectral_moon_data.py即可得到上面的效果！整体流程：利用点对相似性，构建

ANTennaaa·2020-08-04 15:58

数据挖掘——谱聚类（spectral clustering）基本原理及python实现

文章目录一、前言二、基本原理(一)无向权重图1、邻接矩阵W2、度D（二）相似矩阵/邻接矩阵W1、ϵ-邻近法2、K邻近法3、全连接法（三）拉普拉斯矩阵(2)拉普拉斯矩阵的性质(四)无向图切图1、子图与子图的连接权重2、切图的目标函数(五)谱聚类切图1、RatioCut切图2、Ncut切图三、谱聚类算法流程四、python实现五、sklearn库中的谱聚类使用六、谱聚类算法总结参考资料：一、前言谱

潘多拉星系·2020-08-04 15:57

Spectral Clustering

目录什么是SpectralClustering？SpectralClustering的分割方法第一步构建一个相似度矩阵第二步构建一个度矩阵第三步构建拉普拉斯矩阵L第四步归一化矩阵L第五步计算矩阵L的特征值和特征向量关于如何计算特征值和特征向量先贴出我借鉴的博客http://blog.pluskid.org/?p=287http://liuzhiqiangruc.iteye.com/blog/211

jty7·2020-08-04 14:23

Spectral Python (SPy)的学习笔记（2）数据读取

使用SPy打开和访问高光谱图像文件的标准方法是通过图像函数，它返回一个SpyFile对象的实例。SpyFile界面SpyFile是创建读取高光谱数据文件的对象的基类。当创建一个SpyFile对象时，它提供了一个从相应的文件中读取数据的接口。打开图像时，返回的实际对象将是SpyFile（BipFile，BilFile或BsqFile）的子类，与图像文件中的数据交错相对应。让我们打开我们的示例图像。I

Be_yourself_SKRR·2020-08-04 14:40

spectral normalization集成到triple-gan过程中的问题

Residual-Dense-Network-Trained-with-cGAN-for-Super-Resolution-master、Spectral_Normalization-Tensorflow-master

gdengden·2020-08-04 14:09

Spectral Matting 方法的理解

《SpectralMatting》[1]是来自AnatLevin的2008年的论文，同年他的另一篇论文是《AClosed-FormSolutiontoNaturalImageMatting》[2]（我在上一篇博客中已讨论）。2018年的《SemanticSoftSegmentation》[3]也来自CSAIL.MIT，可谓一脉相承，[3]中采用[1]的SpectralMatting方法，将传统方法

田神·2020-08-04 12:48

Spectral Python学习笔记（一）安装

关于SPy的安装和使用在官方介绍中给出了详细的解释，这里写下自身的安装过程。官方链接：[SPy]注：以下有两种方法，建议先看完再动手一、确定是否满足该包的依赖关系：SPy依赖关系SPy需要Python，并依赖于其他几个免费的Python模块。在安装SPy之前，您应该确保符合它的依赖关系。虽然您可以使用SPy仅使用Python和NumPy来处理高光谱数据，但是如果要使用任何SPy的图形功能，还需要其

曦曦逆风·2020-08-04 11:22

SPECTRAL CAPSULE NETWORKS 翻译

这篇文章主要是提出了一种新的胶囊网络(光谱胶囊网络)，并且与EM路由的胶囊网络进行了对比。摘要为了寻找更准确的预测模型，我们定制了胶囊网络以学习诊断问题。我们还提出了光谱胶囊网络，这是胶囊网络的一种新颖变体，其收敛速度比带有EM路由的胶囊网络更快。光谱胶囊网络由空间重合滤波器组成，这些重合滤波器基于一维线性子空间上提取的特征的对齐来检测实体。在公共基准学习中诊断数据集的实验不仅显示了胶囊网络在此任

一定要努力啊·2020-08-03 23:31

[521]plt.cm.Spectral

例1#-*-coding:utf-8-*-importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltnp.random.seed(1)#产生相同的随机数X=np.random.randn(1,10)Y=np.random.randn(1,10)print(X,Y)label=np.array([1,1,0,0,0,0,0,1,1,1])plt.scatter(X.res

周小董·2020-08-03 08:32

【python】plt.cm.Spectral，颜色分配

plt.cm.Spectral的简单示例：实验：分别给6个元素分配颜色，其中第1，2，5，6个元素的颜色一致，第2，3个元素的颜色一致。

HelenLee01·2020-08-03 07:38

关于plt.cm.Spectral

cmap=plt.cm.Spectral用法理解%matplotlibinlineimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltnp.random.seed(1)

土肥宅娘口三三·2020-08-03 04:29

Spectral Clustering by Joint Spectral Embedding and Spectral Rotation

orthonormalmatrix正交矩阵的定义如果：或（则n阶实矩阵A称为正交矩阵）正交矩阵的性质1是正交矩阵2A的各行是单位向量且两两正交3A的各列是单位向量且两两正交4|A|=1或-1文章原文：Theexistingjointmodeladoptsanorthonormalrealmatrixtoapproximatetheorthogonalbutnon-orthonormalcluste

godli_one·2020-08-03 02:41

关于Python matplotlib scatter函数的一点认知

节中，有如下一段代码：X,Y=load_planar_dataset()#Visualizethedata:plt.scatter(X[0,:],X[1,:],c=Y,s=40,cmap=plt.cm.Spectral

lq200321012·2020-08-03 01:32

plt.scatter(X[0, :], X[1, :], c=Y, s=40, cmap=plt.cm.Spectral)出错

plt.scatter(X[0,:],X[1,:],c=Y,s=40,cmap=plt.cm.Spectral)出错ValueError:cofshape(1,400)notacceptableasacolorsequenceforxwithsize400

Douzi1024·2020-08-02 22:08

不同label样本画图——颜色分配plt.cm.Spectral

不同label样本画图——颜色分配plt.cm.Spectralplt.cm.Spectral的作用在于在画图时为不同类别的样本分别分配不同的颜色。

wang_zuel·2020-08-02 21:25

用python来画出高光谱遥感影像的3D立体图

先来贴出我当时看到的第一篇参考资料：https://www.pythonheidong.com/blog/article/295553/没什么大毛病，为了防止原网页失效，我再大概搬运一下：需要的环境：spectral

SailorMoon_sweet·2020-08-02 13:00

【论文】Spectral salient object detection

论文信息：（GB/T7714）FuK,GongC,GuIYH,etal.Spectralsalientobjectdetection[J].Neurocomputing,2017:1-6.如需文献pdf可联系本人索要。1、Introductionsaliencydetection，理解为图像的显著性检测，这个主题下主要有两个子方向：眼睛固视建模（eyefixation，不知道如何翻译）和显著物体/

奔跑的Yancy·2020-08-02 13:40

Saliency Detection: A Spectral Residual Approach 阅读笔记

转载链接地址：http://lowrank.science/Spectral-Residual/AboutTheAuthor虽然是第一次读论文第一作者XiaodiHou的文章，但在此之前，其实早已受过其不小的影响

k384451869·2020-08-02 13:34

【论文】Saliency Detection: A Spectral Residual Approach阅读笔记

一、思路：从信息论的角度看，有效编码可以将图片H中信息分为两部分：$$H(Image)=H(Innovation)+H(PriorKnowledge)$$Innovation变化，即为显著部分；PriorKnowledge先验知识，即为背景部分，冗余部分。相似就代表着冗余。对一个系统而言要最小化视觉的冗余信息，它必须知道输入图片的统计相似性（即所有图片平均特性）。那么如何计算统计相似性呢？前人发现

Mr.Q·2020-08-02 13:33

论文阅读笔记（2）：Saliency Detection: A Spectral Residual Approach

论文题目：SaliencyDetection:ASpectralResidualApproach论文作者：XiaodiHouandLiqingZhang论文时间：2007文章中的SpectralResidual（SR）模型并不像Itti模型那样依赖于图像的特征，SR模型不依赖于图像的特征、分类以及其他的先验知识。SR模型关注的是图像的背景部分，找出图像背景在某个空间上满足什么变化，然后剔除背景，最

HPeak·2020-08-02 12:21

cs224w 图神经网络学习笔记（六）Spectral Clustering 谱聚类

课程链接：CS224W:MachineLearningwithGraphs课程视频：【课程】斯坦福CS224W:图机器学习(2019秋|英字)目录1谱聚类分析的三个基本步骤2问题的引入——GraphPartitioning图的分割3图分割的评价指标4图的谱——SpectralGraphPartitioning5图的矩阵（Matrixrepresentations）6FindOptimalCut7S

喵木木·2020-07-15 23:51

Energy Efficiency and Spectral Efficiency Tradeoff for Multicarrier NOMA Systems with User Fairness

EnergyEfficiencyandSpectralEfficiencyTradeoffforMulticarrierNOMASystemswithUserFairness-IEEEConferencePublicationAbstract我们提出了一种新颖的低复杂性资源分配方案，以在用户公平性约束下为多载波非正交多址访问（NOMA）系统提供能量效率（EE）和频谱效率（SE）之间的折衷。所提出的

斑驳岁月再难觅·2020-07-12 12:16

GRAPH ATTENTION NETWORKS论文笔记

在处理一些nonEuclidean的graph问题中，目前主流的方法是两种：1.spectralapproaches2.non-spectralapporoaches对于spectral的方法，它的卷积计算离不开拉普拉斯矩

璐璐yao·2020-07-11 20:42

周末荐片---理工男拯救世界

今天要说的不是梅导的那部片子，而是一部叫做《Spectral---幽冥》的NETFLIX新网剧电影。剧情是这

117他爸·2020-07-11 09:43

详解GCN原理-公式推导

总的来说有两种卷积的方法：Spectralandnon-spectral(spatial)spectralNetwork通过对图的拉普拉斯矩阵做特征分解，将它定义在傅里叶domain上。

SperNijia·2020-07-10 23:32

08_Dimensionality Reduction_03_Semi-supervised(kmeans+log_reg)_np.percentile_DBSCAN+knn_Spectral_GMM

08_DimensionalityReduction_svd_Kernel_pca_make_swiss_roll_subplot2grid_IncrementalPCA_memmap_LLEhttps://blog.csdn.net/Linli522362242/article/details/10513954708_DimensionalityReduction_02_Gaussianmixt

LIQING LIN·2020-07-10 22:22

【论文笔记】Spectral-Spatial Attention Network for Hyperspectral Image Classification

H.Sun,X.Zheng,X.LuandS.Wu,“Spectral–SpatialAttentionNetworkforHyperspectralImageClassification,”inIEEETransactionsonGeoscienceandRemoteSensing

immortal12·2020-07-10 00:42

Spectral-Spatial Residual Network for Hyperspectral Image Classification--SSRN代码执行问题

论文：Spectral-SpatialResidualNetworkforHyperspectralImageClassification:A3-DDeepLearningFramework代码SSRN

gdengden·2020-07-09 16:46

遥感高光谱分类文献阅读：Exploring Hierarchical Convolutional Features for Hyperspectral Image Classification

本文的基本任务是学习出一个特征，从而可以结合谱特征和deepnet的空间特征，得到一个spectral–spatialfeaturerepresentation。

江户川柯壮·2020-07-09 15:02

【论文笔记】Beyond the Patchwise Classification：SSFCN for HIC

Y.Xu,B.DuandL.Zhang,“BeyondthePatchwiseClassification:Spectral-SpatialFullyConvolutionalNetworksforHyperspectralImageClassification

immortal12·2020-07-09 08:56

Mahout Spectral聚类

谱聚类（SpectralClustering）这名字看着就比Canopy、K-means来得高端大气上档次，事实上它确实是一种比较现代化的聚类方法，并且极具工程应用价值。谱聚类算法声称对样本空间的形状无限制，并能收敛于全局最优解。什么意思呢？我们知道，K-means聚类要求样本来自欧氏空间，从而可以计算欧氏距离，进而根据欧氏距离来决定一个样本点归属于哪个类。但现实总是残酷的，我们的研究对象往往并非

Chungtow-Leo·2020-07-09 02:42

Mahout 0.8维护笔记

（0）类：org.apache.mahout.clustering.spectral.common.VectorMatrixMultiplicationJob方法：publicstaticDistributedRowMatrixrunJob

Chungtow-Leo·2020-07-09 02:11

Saliency Detection A Spectral Residual Approach

《SaliencyDetection:ASpectralResidualApproach》是上交高材生侯晓迪在07年的CVPR上发表的一篇论文，这篇文章提出了一个图像视觉显著性的简单计算模型，这个模型和Irri提出的模型是两个截然不同的模型，Irri模型对于图像视觉显著性主要关注整幅图片突出的部分，通过各种特征的融合提取显著性图，而Hou的这个模型一上来关注的点就不在一张图片里突出的地方，而是背景

赏星乐事·2020-07-09 02:38

2019-ICCV-Adobe-Free-Form Image Inpainting with Gated Convolution

提出了SN-PatchGAN，谱规范化（spectral-normalized）用于稳定训练，加速训练速度GatedConv未中ICCV之前，细网络是单分支的，后来作者修改成了两路分支。

WX_Chen·2020-07-07 12:52

Discriminability: Batch Spectral Penalization for Adversarial Domain Adaptation

ICML2019:Transferabilityvs.Discriminability:BatchSpectralPenalizationforAdversarialDomainAdaptation引言对抗学习在domainadaptation中常用于adapt源域和目标域特征的分布差异性。但是在使用对抗学习时，是否会影响到分类效果呢，即我们学到的特征是否依然能保证可区分性（discriminab

cassiePython·2020-07-07 04:37

几种计算机视觉中常用的聚类算法（K-means, Agglomerative clustering, Mean shift, Spectral clustering）

前言：计算机视觉是让计算机理解图像与视频，本系列博客的目的在于加深自己在学习计算机视觉过程中对相关知识理解与回顾。其中很多内容参照：教材《ComputerVision:AlgorithmsandApplications》，教材《LearningImageProcessingwithOpenCV》工具书《LearningOpenCV》，国外大学的课程《ComputerVision》和课程《Compu

视觉小站·2020-07-06 17:58

seaborn palette参数各配色方案及显示效果

使用方法：以采用Paired_r配色方法为例，通过调用barplot(palette='Spectral_r')来使用配色Paired_rAccentAccent_rBluesBlues_rBrBGBrBG_rBuGn

coolerpan·2020-07-05 01:11

图系列(一)图神经网络

Diffusion-ConvolutionNeuralNetwork)MoNET(MixtureModelNetworks)GraphSAGEGAT(GraphAttentionNetworks)GIN(GraphIsomorphismNetwork)Spectral-base

小小何先生·2020-07-04 21:05

Saliency Detection: A Spectral Residual Approach

clearclc%%ReadimagefromfileinImg=im2double(rgb2gray(imread('yourImage.jpg')));inImg=imresize(inImg,64/size(inImg,2));%%SpectralResidualmyFFT=fft2(inImg);myLogAmplitude=log(abs(myFFT));myPhase=angle(my

轩动day·2020-07-04 14:20

saliency detection论文（一）—Saliency Detection: A Spectral Residual Approach

目录本文是对XiaodiHou和LiqingZhang写的《SaliencyDetection:ASpectralResidual》的翻译与总结：目录Abstract残差谱模型1log频谱表示2从谱残差到显著图的获得实验结果分析本文参考资料《SaliencyDetection:ASpectralResidualApproach》是上交高材生侯晓迪在07年的CVPR上发表的一篇论文，这篇文章提出了一

LilyNothing·2020-07-04 06:35

Graph Neural Networks (GNN)（五）：Graph Embedding (DeepWalk, Line, Node2Vec)

1.概述本系列之前文章主要介绍了基于空间（Spatial）和图谱（Spectral）理论的图神经网络（GNN）GraphNeuralNetworks(GNN)（一）：Spatial-GNNGraphNeuralNetworks

CaoChengtai·2020-07-03 13:25

Convolutional Neural Networks on Graphs with Fast Localized Spectral Filtering论文解读( and code)

《ConvolutionalNeuralNetworksonGraphswithFastLocalizedSpectralFiltering》提供了已实现的GCN，并且针对《SpectralNetworksandDeepLocallyConnectedNetworksonGraphs》存在的问题：1计算复杂度高2filter并不局部做出了相应的改进。学习GCN避免不了查看该篇文章。目录1论文贡献:

一碗风·2020-07-02 02:42

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