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-စာအုပ်
24
မျက်နှာ
family_home
သတ်မှတ်ချက်ပြည့်မီသည်
info
reportအဆင့်သတ်မှတ်ချက်နှင့် သုံးသပ်ချက်များကို အတည်ပြုမထားပါ ပိုမိုလေ့လာရန်
ဤ E-စာအုပ်အကြောင်း
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.
ဤ E-စာအုပ်ကို အဆင့်သတ်မှတ်ပါ
သင့်အမြင်ကို ပြောပြပါ။
သတင်းအချက်အလက် ဖတ်နေသည်
စမတ်ဖုန်းများနှင့် တက်ဘလက်များ
Android နှင့် iPad/iPhone တို့အတွက် Google Play Books အက်ပ် ကို ထည့်သွင်းပါ။ ၎င်းသည် သင့်အကောင့်နှင့် အလိုအလျောက် စင့်ခ်လုပ်ပေးပြီး နေရာမရွေး အွန်လိုင်းတွင်ဖြစ်စေ သို့မဟုတ် အော့ဖ်လိုင်းတွင်ဖြစ်စေ ဖတ်ရှုခွင့်ရရှိစေပါသည်။
လက်တော့ပ်များနှင့် ကွန်ပျူတာများ
Google Play မှတစ်ဆင့် ဝယ်ယူထားသော အော်ဒီယိုစာအုပ်များအား သင့်ကွန်ပျူတာ၏ ဝဘ်ဘရောင်ဇာကို အသုံးပြု၍ နားဆင်နိုင်ပါသည်။
eReaders နှင့် အခြားကိရိယာများ
Kobo eReader များကဲ့သို့ e-ink စက်ပစ္စည်းပေါ်တွင် ဖတ်ရှုရန် ဖိုင်ကို ဒေါင်းလုဒ်လုပ်ပြီး သင့်စက်ထဲသို့ လွှဲပြောင်းပေးရမည်။ ထောက်ပံ့ထားသည့် eReader များသို့ ဖိုင်များကို လွှဲပြောင်းရန် ကူညီရေးဌာန အသေးစိတ် ညွှန်ကြားချက်များအတိုင်း လုပ်ဆောင်ပါ။
