lapjv - Linear Assignment Problem

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lapjv - Linear Assignment Problem Jonker-Volgenant

lapjv算法是一种最佳任务分配方法，可以应用的地方很多。需要输入一个分数方阵，最终获得一列最佳分配数值。

• 使用lapjv包根据图像之间的相似度矩阵score，筛选难分类的图像对作为siamese模型输入。

Reference

• [ ] Assignment problem
• [ ] Github repo - Linear Assignment Problem solver (LAPJV/LAPMOD).

Brief

from lapjv import lapjv
import numpy as np
a = np.array([[1,2,3,4],[2,4,6,8],[3,6,9,12],[4,8,12,16]])
c,x,y = lapjv(a)
print(c,x,y)
print(a[x,y])

(20.0, array([3, 2, 1, 0], dtype=int32), array([3, 2, 1, 0], dtype=int32))
array([16,  9,  4,  1])

cost 最小为20， index 为 (x,y)

图像应用

1. 将图像之间的距离计算为相似度矩阵score
2. 使用lapjv筛选出难相似度cost比较小的不同类别作为模型输入

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junxnone/AI#42