FLEX-LBP：通过精确的二元推理学习局部二元模式以进行纹理分类

原文：FLEX-LBP: Learning Local Binary Patterns with Exact Binary Inference for Texture Classification

局部二值模式 (LBP) 仍然是从工业检查到医学成像中使用最广泛的纹理描述符之一。然而，每个数据集的半径、采样角度、颜色变换和阈值都是手动固定的。我们提出了 FLEX-LBP，它通过反向传播来学习这些参数，同时每次前向传递都计算精确的二进制代码和硬直方图计数。一条直通

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