线圈-20

哥伦比亚大学图像库(COIL-20):To数据库有两个版本。第一个是[unprocessed],包含五个对象的图像,这些对象同时包含对象和背景。第二个,[已处理]包含所有对象的图像,其中背景已被丢弃(图像由包含对象的最小正方形组成)。有关正式文档,请参阅相应的压缩技术报告[gzip]。


zbMATH中的参考文献(参考文献94篇)

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按年份排序(引用)
  1. 吉丰,吕克;埃米娅,瓦伦丁;卡德里,哈切姆;Ralaivola,Liva:快速方法:通过学习快速变换加速K-均值推理(2021)
  2. 黄华;王伟伟;陆成武;风,香楚;何瑞强:边信息诱导的重加权稀疏子空间聚类(2021)
  3. 京、培光;苏玉婷;李正南;聂立强:学习多视图聚类的鲁棒亲和图表示(2021)
  4. 孔浩;吕灿仪;林周琛:张量Q-秩:张量秩的新数据依赖定义(2021)
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  6. 布登斯基,马克斯;阿卜杜拉齐兹,阿梅拉;童一英;Desbrun,Mathieu:半监督学习的拉普拉斯优化扩散(2020)
  7. 董斌;朱浩成;吕一平;石左强:治愈:缺失数据恢复的曲率正则化(2020)
  8. 多奈卡,F。;Khoder,A.:基于联合鲁棒判别分析和类间稀疏性的线性嵌入(2020)
  9. 高德鹏;吴瑞;刘佳峰;范小鹏;唐向龙:寻找无监督域适应的鲁棒转移特征(2020)
  10. 金鹏展;鲁,鲁;唐一发;Karniadakis,George Em:从数据分布和神经网络平滑性角度量化深度学习中的泛化误差(2020)
  11. 小,安娜;马吉奥尼,毛罗;Murphy,James M.:基于路径的光谱聚类:保证、对异常值的鲁棒性和快速算法(2020)
  12. 闵玉芳;张耀南:图像聚类的精确(k)-分量图学习(2020)
  13. Perea,Jose A.:通过principal(\mathbbZ)-bundles的稀疏圆坐标(2020)
  14. 薛、徐倩;张小倩;冯兴华;孙怀江;陈伟;刘志贵:基于非凸低秩逼近和自适应核的鲁棒子空间聚类(2020)
  15. 郑良礼;彭德忠;王伟;Yao,Xin:鲁棒子空间聚类的核截断回归表示(2020)
  16. 德卡赫,德米特罗;鲁伊斯,阿德里亚;Sukno,Federico M.:张量分解和非线性流形建模用于3D头部姿势估计(2019)
  17. 迪亚兹·奇托,卡特琳;马丁内斯德林克翁,耶稣;鲁西尼奥尔,马尔萨尔;Hernández Sabaté,Aura:使用双重广义判别公共向量进行特征提取(2019)
  18. 葛绍迪;李洪军;罗柳红:约束对偶图正则化正交非负矩阵三因子分解用于共聚类(2019)
  19. 晋太松;俞正涛;高越;高胜祥;孙小帅;李翠华:鲁棒(\ell2)-超图及其应用(2019)
  20. 刘曦;马正明;牛,郭:黎曼流形图像分类的混合区域协方差判别学习(2019)