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
E-kirja
24
sivuja
family_home
Kelvollinen
info
reportArvioita ja arvosteluja ei ole vahvistettu Lue lisää
Tietoa tästä e-kirjasta
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.
Arvioi tämä e-kirja
Kerro meille mielipiteesi.
Tietoa lukemisesta
Älypuhelimet ja tabletit
Asenna Google Play Kirjat ‑sovellus Androidille tai iPadille/iPhonelle. Se synkronoituu automaattisesti tilisi kanssa, jolloin voit lukea online- tai offline-tilassa missä tahansa oletkin.
Kannettavat ja pöytätietokoneet
Voit kuunnella Google Playsta ostettuja äänikirjoja tietokoneesi selaimella.
Lukulaitteet ja muut laitteet
Jos haluat lukea kirjoja sähköisellä lukulaitteella, esim. Kobo-lukulaitteella, sinun täytyy ladata tiedosto ja siirtää se laitteellesi. Siirrä tiedostoja tuettuihin lukulaitteisiin seuraamalla ohjekeskuksen ohjeita.
