Online Visual Tracking ofWeighted Multiple Instance Learning via Neutrosophic Similarity-Based Objectness Estimation
Keli Hu · Wei He · Jun Je · Liping Zhao · Hua Peng · Jiatian Pi
Infinite Study
E-könyv
24
Oldalak száma
family_home
Használható
info
reportAz értékelések és vélemények nincsenek ellenőrizve További információ
Információk az e-könyvről
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.
E-könyv értékelése
Mondd el a véleményedet.
Olvasási információk
Okostelefonok és táblagépek
Telepítsd a Google Play Könyvek alkalmazást Android- vagy iPad/iPhone eszközre. Az alkalmazás automatikusan szinkronizálódik a fiókoddal, így bárhol olvashatsz online és offline állapotban is.
Laptopok és számítógépek
A Google Playen vásárolt hangoskönyveidet a számítógép böngészőjében is meghallgathatod.
E-olvasók és más eszközök
E-tinta alapú eszközökön (például Kobo e-könyv-olvasón) való olvasáshoz le kell tölteni egy fájlt, és átvinni azt a készülékre. A Súgó részletes utasításait követve lehet átvinni a fájlokat a támogatott e-könyv-olvasókra.
