meanshift论文学习

1. abstract

2. 理论解读

  • 目标函数

    然后对(11)求导,求解x,x实际就是求解当图像位置的值,求导之后表示为:

进一步整理得:

上式第二项即为meanshift

进一步整理为

上式表明了均值漂移与核函数之间的关系。

3. 缺点

  • 参数选择困难:Meanshift算法中有一些重要的参数需要根据具体的应用场景进行选择,如核函数的带宽参数。这些参数的选择对算法的性能和稳定性有很大影响,但没有一种通用的选择方法。因此,对于不同的目标和环境,需要进行经验性的参数调整,才能使算法达到较好的性能。
  • 计算量大:Meanshift算法在迭代过程中需要计算每个样本点的密度估计,当样本数量较大时,计算量会显著增加,这可能导致算法的运行时间较长,影响实时性。

耗时测试

测试图像为800*800

相关推荐
深蓝易网27 分钟前
为什么制造企业需要用MES管理系统升级改造车间
大数据·运维·人工智能·制造·devops
xiangzhihong835 分钟前
Amodal3R ,南洋理工推出的 3D 生成模型
人工智能·深度学习·计算机视觉
狂奔solar1 小时前
diffusion-vas 提升遮挡区域的分割精度
人工智能·深度学习
资源大全免费分享1 小时前
MacOS 的 AI Agent 新星,本地沙盒驱动,解锁 macOS 操作新体验!
人工智能·macos·策略模式
跳跳糖炒酸奶1 小时前
第四章、Isaacsim在GUI中构建机器人(2):组装一个简单的机器人
人工智能·python·算法·ubuntu·机器人
AI.NET 极客圈1 小时前
AI与.NET技术实操系列(四):使用 Semantic Kernel 和 DeepSeek 构建AI应用
人工智能·.net
Debroon1 小时前
应华为 AI 医疗军团之战,各方动态和反应
人工智能·华为
俊哥V1 小时前
阿里通义千问发布全模态开源大模型Qwen2.5-Omni-7B
人工智能·ai
果冻人工智能2 小时前
每一条广告都只为你而生: 用 人工智能 颠覆广告行业的下一步
人工智能
掘金安东尼2 小时前
GPT-4.5 被 73% 的人误认为人类,“坏了?!我成替身了!”
人工智能·程序员