【问题标题】:Find eigenvalues without computing the distance matrix in Ncuts implementation在 Ncuts 实现中查找特征值而不计算距离矩阵
【发布时间】:2019-10-20 06:03:06
【问题描述】:

我想为大小为 1248 x 378 x 1 的图像实现 Ncuts 算法,但邻接矩阵将是 (1248 x 378 ) x (1248 x 378 ),需要大约 800 GB 的 RAM。即使我大部分是零,它仍然需要太多的内存。我确实需要这个矩阵来计算归一化切割。有什么方法可以在不实际计算整个矩阵的情况下找到特征值?

【问题讨论】:

    标签: memory graph cluster-analysis large-data image-segmentation


    【解决方案1】:

    如果大部分矩阵为零,则不要使用密集格式。

    改为使用稀疏矩阵

    【讨论】:

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