原文:社區檢測算法--Infomap

https: zhuanlan.zhihu.com p 總結一下,Infomap 算法的大體步驟如下 看起來跟 Louvain 有些許類似 : 初始化,對每個節點都視作獨立的群組 對圖里的節點隨機采樣出一個序列,按順序依次嘗試將每個節點賦給鄰居節點所在的社區,取平均比特 下降最大時的社區賦給該節點,如果沒有下降,該節點的社區不變 重復直到步驟 直到 L M 不再能被優化。 ...

2020-09-09 11:44 0 659 推薦指數:

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並行計算:並行Louvain社區檢測算法

因為在我最近的科研中需要用到分布式的社區檢測(也稱為圖聚類(graph clustering))算法,專門去查找了相關文獻對其進行了學習。下面我們就以這篇論文IPDPS2018的文章[1]為例介紹並行社區檢測算法。 關於基本的單機/串行社區檢測算法,大家可以參考我的另一篇博客《圖數據挖掘:社區 ...

Mon Dec 13 06:42:00 CST 2021 3 1217
圖像檢測算法

分類:通常圖像分類並沒有什么用處,只是得出一張圖片里面有什么。 定位+分類:知道圖片中有個什么,也把這個物體定位出來了,但是也沒啥用,因為日常生活中一張圖片中可能有多個物體。 物體檢測:做到這一步在實際中就有用處了。 IOU(交並比) 用於衡量定位的准確度, 一般IOU >= 0.5 ...

Fri Aug 28 04:34:00 CST 2020 0 3668
死鎖檢測算法

目錄 一、 實驗目的 3 二、實驗內容 3 1. 數據輸入: 3 2. 處理要求: 3 三、實現思路 4 死鎖檢測機制: 4 四、主要的數據結構 4 //頭文件與宏定義 4 //進程結構體定義 4 //初始化 ...

Thu Jun 24 02:10:00 CST 2021 0 295
圖數據挖掘:重疊和非重疊社區檢測算法

最近需要學習圖結構中的社區檢測算法,在閱讀相關論文的同時跟了Stanford CS246: Mining Massive Datasets課程[1]的第11講Community Detection in Graphs,以下是我做的筆記。 1. 網絡和社區(networks & ...

Thu Dec 09 00:32:00 CST 2021 1 3039
目標檢測算法-MRCNN

MRCNN網絡結構: 一.Activation maps Moudle 這個模塊中將原始的輸入圖像,經過一系列的卷積操作輸出feature map,這部分可以使用各種經典的網絡結構,這部 ...

Sat Jul 11 01:49:00 CST 2020 0 884
Canny檢測算法與實現

),Sobel算子,二階拉普拉斯算子等等,是基於尋找梯度強度。 Canny 邊緣檢測算法是John F. ...

Sat Mar 14 07:15:00 CST 2020 0 1679
前景檢測算法_3(GMM)

摘要   本文通過opencv來實現一種前景檢測算法——GMM,算法采用的思想來自論文[1][2][4]。在進行前景檢測前,先對背景進行訓練,對圖像中每個背景采用一個混合高斯模型進行模擬,每個背景的混合高斯的個數可以自適應。然后在測試階段,對新來的像素進行GMM匹配,如果該像素值能夠匹配 ...

Sat Jun 02 17:37:00 CST 2012 19 32290
目標檢測算法-CRAFT

目標檢測任務中通常分為兩個子任務:產生proposal以及將proposal分類,CRAFT對Faster-RCNN進行改進,分別對Faster-RCNN中的兩個階段進行了一定的改進,對於生成目標proposal階段,在RPN的后面加了一個二值的Fast-RCNN分類器來對RPN生成 ...

Sun Jul 12 08:22:00 CST 2020 0 716
 
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