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锚框学习
01 02
面向快速多视图聚类的双正交空间锚框学习
Learning Anchor in Dual Orthogonal Space for Fast Multi-view Clustering
把「锚框」从单一正交空间扩展到双正交空间（原始特征空间 + 以共识锚定簇中心为基的空间），并用锚框的聚类指示矩阵直接给出划分，这一思路可迁移到大规模视觉检索/聚类中的低秩锚点近似与子空间互补建模。
面向多视图聚类的簇感知锚框学习
Cluster-aware Anchor Learning for Multi-View Clustering
把锚框数量从全局固定改为按簇自适应分配，并用 l2,1 列稀疏自动决定每簇保留多少锚框，这一思路可直接迁移到视觉中的大规模聚类、检索与表征压缩场景，例如对多视图/多模态视觉特征做可扩展聚类时替代固定锚框的 k-means 类方法。