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Image retrieval _ Bag Of Visual Words

Primary LanguagePython

BOVW

Bag Of Visual Words

Datasets

datasets.py

  • dataloader 부분
  • csv 파일 읽어오기

dense_sift.py

  • train data에서 dense_SIFT로 descriptor 추출
  • descriptor(128dim) 를 rootSIFT & PCA 를 통해 차원축소
  • test data에서도 dense_SIFT로 descriptor 추출
  • descriptor(128dim) 를 rootSIFT & PCA 를 통해 차원축소

dense_Xmeans.py

  • train data에서 추출한 descriptor를 이용해서 X means clustering을 통해 codebook 생성

dense_histogram_vlad.py

  • 앞에서 PCA로 차원을 축소시킨 train data의 descriptor를 codebook을 이용해서 VLAD 형태로 변형

dense_svm_predict_vlad.py

  • VLAD형태로 변형한 descriptor에다가 normalization 적용 (Intra, SSR, L2,,)
  • SVM 모델 훈련
  • 앞서 추출한 test data의 descriptor 에 대해서도 VLAD 형태로 변형
  • 훈련된 SVM을 통해 정답 predict

dense_submit.py

  • csv 파일로 변환 후 submit