局部聚合向量note
VLAD stands out for the following reasons:
(1) 计算很原始（加法/减法操作）
(2) 和CNN相比，训练一个VLAD编码器更直接，也不需要大量的训练集
(3) VLAD 被认为是FV的一个特例，所以具有FV的一些性质（例如最重要的Fisher kernel）
(4) 从经验上来看，VLAD is state-of-art accuracy and methods.
VLAD's limitations:
（1）局部描述子是向量形式，然而一些机器视觉的研究认为“结构化数据（例如SPD矩阵、图、正交矩阵）可以提供鲁棒性更强的描述子”
（2）VLAD产生的高维图像集的表达式多数被限制在线性分类器
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提出一种基于核的方法去解决上述问题。
把描述子映射到再生核希尔伯特空间上，引入一种核化版本的VLAD
references: when VLAD met Hilbert(CVPR)