PCANet公司 swMATH ID: 42908 软件作者： Tsung-Han Chan、Kui Jia、Shenghua Gao、Jiwen Lu、Zinan Zeng、Yi Ma 描述： PCANet：图像分类的简单深度学习基线？在这项工作中，我们提出了一个用于图像分类的非常简单的深度学习网络，该网络仅包含非常基本的数据处理组件：级联主成分分析（PCA）、二进制散列和分块直方图。在该体系结构中，PCA用于学习多级滤波器组。然后是简单的二进制散列和用于索引和池的块直方图。因此，这种架构被称为PCA网络（PCANet），可以非常轻松高效地进行设计和学习。为了进行比较和更好地理解，我们还介绍并研究了PCANet的两个简单变体，即RandNet和LDANet。它们共享PCANet的相同拓扑，但它们的级联滤波器要么是随机选择的，要么是从LDA学习的。我们已经在许多不同任务的基准视觉数据集上对这些基本网络进行了广泛测试，例如用于人脸验证的LFW、MultiPIE、用于人脸识别的Extended Yale B、AR、FERET数据集，以及用于手写数字识别的MNIST。令人惊讶的是，对于所有任务来说，这样一个看似天真的PCANet模型与最先进的功能不相上下，无论是前缀、高度手工制作还是仔细学习（由DNN完成）。更令人惊讶的是，它在扩展耶鲁B、AR、FERET数据集和MNIST变体中为许多分类任务创造了新记录。在其他公共数据集上的其他实验也证明了PCANet作为纹理分类和对象识别的简单但极具竞争力的基线的潜力。 主页： https://arxiv.org/abs/1404.3606 源代码： https://github.com/Ldpe2G/PCANet 相关软件： ImageNet公司;AlexNet公司;Outex公司;固化;SIFT公司;伦敦银行支持向量机;阳极;火炬差异;LDDMM公司;Matlab公司;雅菲;深度实验室;ESPNet公司;更快的R-CNN;RotEqNet公司;冲浪;ScatNet公司;DehazeNet公司;cuda-转换;深面（DeepFace） 引用于： 8文件 全部的 前5名24位作者引用 2 贾奎 1 查尔斯•布韦伦 1 蔡伯伦 1 阿卜杜拉·查雷恰尔 1 陈宗翰 1 塞格尔·多根 1 法提赫·埃尔塔姆 1 高胜华 1 皮埃尔·拉图什 1 李宝军 1 托尼·林德伯格 1 刘志虎 1 陆继文 1 马毅 1 Pierre-Alexandre马泰 1 霍曼·奥瓦迪 1 青春梅 1 穆罕默德·塔巴塔贝 1 陶大成 1 Turker调谐器 1 温志杰 1 徐向民 1 曾子南 1 宗毅晨 全部的 前5名引用于7个系列 2 IEEE图像处理汇刊 1 物理A 1 物理D 1 多维系统及信号处理 1 数学成像与视觉杂志 1 电子统计杂志 1 中国运筹学会学报 全部的 前5名在6个字段中引用 三 统计学（62-XX） 三 信息与通信理论、电路（94-XX） 2 计算机科学（68至XX） 2 生物学和其他自然科学（92-XX） 1 数值分析（65-XX） 1 统计力学，物质结构（82-XX） 按年份列出的引文