Online Visual Tracking ofWeighted Multiple Instance Learning via Neutrosophic Similarity-Based Objectness Estimation
Keli Hu · Wei Hu · Jun Ye · Liping Zhao · Hua Peng · Jiatian Pi
Infinite Study
ebook
24
Σελίδες
family_home
Κατάλληλο
info
reportΟι αξιολογήσεις και οι κριτικές δεν επαληθεύονται Μάθετε περισσότερα
Σχετικά με το ebook
An online neutrosophic similarity-based objectness tracking with a weighted multiple instance learning algorithm (NeutWMIL) is proposed. Each training sample is extracted surrounding the object location, and the distribution of these samples is symmetric. To provide a more robust weight for each sample in the positive bag, the asymmetry of the importance of the samples is considered.
The neutrosophic similarity-based objectness estimation with object properties (super straddling) is applied.
Αξιολογήστε αυτό το ebook
Πείτε μας τη γνώμη σας.
Πληροφορίες ανάγνωσης
Smartphone και tablet
Εγκαταστήστε την εφαρμογή Βιβλία Google Play για Android και iPad/iPhone. Συγχρονίζεται αυτόματα με τον λογαριασμό σας και σας επιτρέπει να διαβάζετε στο διαδίκτυο ή εκτός σύνδεσης, όπου κι αν βρίσκεστε.
Φορητοί και επιτραπέζιοι υπολογιστές
Μπορείτε να ακούσετε ηχητικά βιβλία τα οποία αγοράσατε στο Google Play, χρησιμοποιώντας το πρόγραμμα περιήγησης στον ιστό του υπολογιστή σας.
eReader και άλλες συσκευές
Για να διαβάσετε περιεχόμενο σε συσκευές e-ink, όπως είναι οι συσκευές Kobo eReader, θα χρειαστεί να κατεβάσετε ένα αρχείο και να το μεταφέρετε στη συσκευή σας. Ακολουθήστε τις αναλυτικές οδηγίες του Κέντρου βοήθειας για να μεταφέρετε αρχεία σε υποστηριζόμενα eReader.
