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转自: Firefly's space 原文无法打开采用的缓存页 从零开始学习Hog特征,一开始网上搜了些资料作大概了解;由于功底不深,看作者Navneet Dalal和Bill Triggs的paper[4]也不知所云但现在发现,解铃还须系铃人要知道本质还要去追溯源头。 中文网上疯传的Hog理解和解释大致為下面三者之一:
(PHOG)HOG大家都知道了,其实就是一个模板每个CELL用方向信息来统计,我其实很久也用过边界方向直方图只是感觉模板法太狹隘,就没有把边界方向直方图在CELL上求解然后连接成为一个一维向量其实可以每个CELL看做一个patch,就可以用其他方法来做也行之所以加入Pyramid,其实将模板方法更加严格的定义
PHOG是Pyramid HOG(pyramid histogram of oriented gradient)的简称是在图像尺寸固定的情况下,计算不同尺度下的特征(这一点有点绕是指要计算HOG特征的区塊的划分尺度在变化),将这些特征进行拼接得到PHOG特征可用作图像分类 具体可参考:
概论 在本文中,我们描述了如何把一个叫做Anna的分布式存储系统扩展成一个灵活的、多层的云服务在它的众多扩展中,Anna 是被设计用来解决目前低性价比的云存储系统的一个产品 我们现在偠描述Anna设计的三个主要方面:1 多个可选主节点的热数据副本、2使用不同性价比的垂直存储分层、3每一层通过添加或者删除节点来响应负载均衡实现的灵活性。Anna 的引擎策略使用了上述的三个机制从成本、延...
Anna 详细介绍Anna 是伯克利 RISE 实验室推出的键值存储数据库也是一个具备惊人的存取速度、超强的伸缩性和优秀的一致性的 KVS。Anna 的性能和伸缩性主要归功于它的完全无协调机制节点工作进程有 90% 的工作负载是在处理请求,洏其他大部分系统(如 Masstree 和英特尔的 TBB)只有不到 10% 的时间在处理请求它们其余的 90% 时间花在了等待协调上。不仅如此其他系统...

文章来源:企鹅号 - 爱丝喜袜

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