matlab精度检验代码-cs766-llc:CS766作业3-用于场景分类的局部受限线性编码

matlab精度检验代码CS766作业3-用于场景分类的局部受限线性编码 链接 资料库： 维基： 结果，信用和使用情况信息可以在离线html Wiki或我们的Github Wiki中找到。 小组成员： 马珂（Christopher Bodden） 作业说明： 对于此项目，我们实施了局域约束线性编码（LLC）图像分类方法，并将其应用于自然场景图像的特定数据集。 LLC编码通过保留要素的空间上下文来改进矢量量化（VQ）编码方法。 特征： 这是对我们实现的简要说明。 可以在Wiki的其他页面上找到更多详细信息。 基本特点： 修改了基本空间金字塔，以将局部约束线性编码（LLC）与最大池一起使用。 针对VQ的LLC评估 调整码本大小和k个最近邻居的参数，以最大程度地提高准确性。 “奖金”功能： 将LLC与Object Bank结合使用可提高准确性 已实现的代码本优化（本文中的算法4.1） 实施K-means ++以更智能地选择K-means初始中心 实施Adaboost以提高性能 构建了一个GUI来轻松运行我们的管道 程序截图： 最佳结果： 我们最好的结果是通过将决策值（在结果中讨论）相加来组合