論文筆記（3）：Blessing of Dimensionality: High-dimensionality Feature and Its Efficient Compression
論文：Blessing of Dimensionality: High-dimensionality Feature and Its Efficient Compression for Face Verification 本文提出了高維度的特徵有利於性能提升的觀點。利用增加人臉特徵點提取的數量，和採樣多尺度圖像金字塔，來對傳統人臉特徵（LBP, Gabor, HOG, SIFT）實現高維度版本。實
相關文章
- 1. 論文筆記（3）：Blessing of Dimensionality: High-dimensionality Feature and Its Efficient Compression
- 2. 【論文筆記】SafeHidden: An Efficient and Secure Information
- 3. 論文筆記 [3] CNN去compression artifacts
- 4. 《EfficientDet：Scalable and Efficient Object Detection》論文筆記
- 5. 論文筆記《Deep Compression》
- 6. 【Learning both Weights and Connections for Efficient Neural Networks】論文筆記
- 7. Robust and Communication-Efficient Federated Learning From Non-i.i.d. Data 論文閱讀筆記
- 8. 論文筆記：Efficient Graph-Based Image Segmentation
- 9. 【Deep Compression: Compressing Deep Neural Networks with Pruning, Trained Quantization and Huff】論文筆記
- 10. 閱讀筆記：《Computationally Efficient Neural Image Compression》
- 更多相關文章...
- • XSLT
- • CAP理論是什麼？ - NoSQL教程
- • Tomcat學習筆記（史上最全tomcat學習筆記）
- • RxJava操作符（七）Conditional and Boolean
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
- 1. python的安裝和Hello，World編寫
- 2. 重磅解讀：K8s Cluster Autoscaler模塊及對應華爲雲插件Deep Dive
- 3. 鴻蒙學習筆記2（永不斷更）
- 4. static關鍵字 和構造代碼塊
- 5. JVM筆記
- 6. 無法啓動 C/C++ 語言服務器。IntelliSense 功能將被禁用。錯誤: Missing binary at c:\Users\MSI-NB\.vscode\extensions\ms-vsc
- 7. 【Hive】Hive返回碼狀態含義
- 8. Java樹形結構遞歸（以時間換空間）和非遞歸（以空間換時間）
- 9. 數據預處理---缺失值
- 10. 都要2021年了，現代C++有什麼值得我們學習的？
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. 論文筆記（3）：Blessing of Dimensionality: High-dimensionality Feature and Its Efficient Compression
- 2. 【論文筆記】SafeHidden: An Efficient and Secure Information
- 3. 論文筆記 [3] CNN去compression artifacts
- 4. 《EfficientDet：Scalable and Efficient Object Detection》論文筆記
- 5. 論文筆記《Deep Compression》
- 6. 【Learning both Weights and Connections for Efficient Neural Networks】論文筆記
- 7. Robust and Communication-Efficient Federated Learning From Non-i.i.d. Data 論文閱讀筆記
- 8. 論文筆記：Efficient Graph-Based Image Segmentation
- 9. 【Deep Compression: Compressing Deep Neural Networks with Pruning, Trained Quantization and Huff】論文筆記
- 10. 閱讀筆記：《Computationally Efficient Neural Image Compression》