SIFT 기능 1500 이미지 추출

Question

나중에 Bag of Words에 사용될 1500 개의 이미지가 포함 된 데이터 세트의 기능을 추출해야합니다. 한 이미지의 결과에는 예를 들어 MB의 메모리가 필요한 3168 개의 기능이 있습니다. 모든 기능을 저장하는 중입니까? 각 이미지의 크기가 [프레임, 설명자]가 다르므로 결과를 저장하는 좋은 방법은 무엇입니까?

Answer 1

나중에 기능을 사용한다고 언급했습니다. 현재 영구 보존을 위해 기능을 어떻게 저장 하시겠습니까? 매번 기능을 추출하는 것은 효과가 있지만, 1500 이미지의 경우 느린 프로세스가됩니다.

사용할 수있는 옵션 중 하나는 모든 기능/설명자를 기반으로 코드북을 생성하는 k-means 클러스터링입니다. 나는 1100 이미지의 코퍼스에 대해 이렇게했고 결과 코드북은 < 1 Mb이고 200 클러스터입니다. 내 코드북은 파이썬에서 직렬화 된 (절인 된) 객체로 저장되므로 필요한 경우 쉽게 열 수 있습니다. 여기

는 K-수단에 충돌 과정 (파이썬을 사용하는 가정)입니다 : http://www.pyimagesearch.com/2014/05/26/opencv-python-k-means-color-clustering/

당신은 다른 데이터 세트에 대한 1500 개 이미지에서 시각적 단어의 가방을 사용하고 있습니까? 아니면 BoVW를 사용하여 1500 개의 이미지 내에서 일치시킬 것입니까?

Answer 2

저장 용량에 문제가있는 것 같습니다. 내가 경험 한 것까지. sift의 설명자를 쌓는 동안 python에는 "불충분 한 메모리"라는 오류가 있습니다. 또는 프로그램 메모리는 메모리를 덮어 쓸 수 없습니다 .. 그냥 가설