原文:Iterative Quantization,ITQ

Abstract 针对大规模的图像检索问题,论文提出了一个高效的ITQ算法。该算法先将中心化后的数据映射到超立方体的顶点上,再通过优化过程寻找一个旋转矩阵,使得数据点经过旋转后,与超立方体的顶点数据具有最小的量化误差。ITQ算法涉及到了multi class spectral clustering 不懂 以及Orthogonal Procrustes problem,且可以通过PCA 无监督 或C ...

2018-09-29 12:41 0 868 推荐指数:

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乘积量化(Product Quantization

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ITQ迭代量化方法解析

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H.264 Quantization

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一些量化(quantization)技巧

一些量化(quantization)技巧 深度神经网络压缩 Deep Compression 为了进一步压缩网络,考虑让若干个权值共享 ...

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6-2 Iterative Mergesort (25 分)

How would you implement mergesort without using recursion? The idea of iterative mergesort is to start from N sorted sublists of length 1, and each ...

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迭代最近点算法 Iterative Closest Points

研究生课程系列文章参见索引《在信科的那些课》 基本原理 假定已给两个数据集P、Q, ,给出两个点集的空间变换f使他们能进行空间匹配。这里的问题是,f为一未知函数,而且两点集中的点数不一定相同。解决这个问题使用的最多的方法是迭代最近点法(Iterative Closest Points ...

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Optimized Product Quantization 论文笔记

摘要   乘积量化(PQ)是一种有效的矢量量化方法。乘积量化器可以以非常低的存储器/时间成本生成指数大的码本。 PQ的本质是将高维向量空间分解为子空间的笛卡尔乘积,然后分别量化这些子空间。 ...

Thu Mar 14 21:19:00 CST 2019 0 596
量化参数QP:quantization parameter 以及 HEVC

一、介绍 1、量化就是把信号的连续取值映射成多个离散的幅值的过程,实现了信号取值多对一的映射。 2、残差数据进过变换之后,变换系数具有较大的取值范围,量化可以有效减小信号的取值范围 ...

Fri Feb 05 22:42:00 CST 2021 0 734
 
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