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Image Classification using Bag of Words and Spatial Pyramid BoW
Created by Piji Li (pagelee.sd@gmail.com)
Blog: 丕子 http://www.zhizhihu.com
QQ: 379115886
IRLab. : http://ir.sdu.edu.cn
Shandong University,Jinan,China
10/24/2011
Some code are from:
S. Lazebnik, C. Schmid, and J. Ponce, "Beyond Bags of Features: Spatial
Pyramid Matching for Recognizing Natural Scene Categories," CVPR 2006.
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Just modify the ini.m: rootpath=your demo path, and then run main.m.
The BOW and Dictionary is in the dir:/data/global, size of BOW_sift.mat is (DictionarySize * #images).
Size of dictionary.mat is (DictionarySize * dim of features).spatial_pyramid.mat is the Spatial Pyramid BoW.
In /data/local is the sift features for each images.
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Classification using BOW rbf_svm
Accuracy = 75.8333% (91/120) (classification)
Classification using histogram intersection kernel svm
Accuracy = 82.5% (99/120) (classification)
Classification using Pyramid BOW rbf_svm
Accuracy = 82.5% (99/120) (classification)
Classification using Pyramid BOW histogram intersection kernel svm
Accuracy = 90% (108/120) (classification)
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Idea from:
S. Lazebnik, C. Schmid, and J. Ponce, "Beyond Bags of Features: Spatial
Pyramid Matching for Recognizing Natural Scene Categories," CVPR 2006.
Images from:
Piji Li, Jun Ma, Shuai Gao. Actions in Still Web Images: Visualization, Detection and Retrieval.
The 12th International Conference on Web-Age InformationManagement (WAIM 2011). Springer, 2011.
SVM from:
Chih-Chung Chang and Chih-Jen Lin, LIBSVM : a library for support vector machines.
ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology, 2:27:1--27:27, 2011. Software available at http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm
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基于CNN实现15种不同场景分类_含SIFT+BOG+SVM多分类器机器学习分类模型matlab完整源码+场景分类数据集.zip 【项目资源介绍】 使用CNN进行图像分类,并且附录了SIFT+BOG+SVM多分类器的机器学习分类模型 使用CNN进行图像分类,并且附录了SIFT+BOG+SVM多分类器的机器学习分类模型 使用CNN进行图像分类,并且附录了SIFT+BOG+SVM多分类器的机器学习分类模型 包含15种场景数据集,已划分为训练集和测试集 数据集包含:Bedroom、CALsuburb、Industrial、Kitchen、Livingroom、MITcoast、MITforest、MIThighway、MITinsidecity、MITmountain、MITopencountry、MITstreet、MITtallbuilding、PARoffice、Store15类场景图片
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gentleboost_model.c 23KB
svmtrain.c 11KB
svmpredict.c 9KB
gentleboost_predict.c 8KB
svm_model_matlab.c 8KB
libsvmread.c 4KB
hist_isect_c.c 3KB
libsvmwrite.c 2KB
svm.cpp 61KB
svm.h 3KB
svm_model_matlab.h 201B
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