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‑kniha
24
Počet strán
family_home
Vhodné
info
reportHodnotenia a recenzie nie sú overené Ďalšie informácie
Táto e‑kniha
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.
Ohodnoťte túto elektronickú knihu
Povedzte nám svoj názor.
Informácie o dostupnosti
Smartfóny a tablety
Nainštalujte si aplikáciu Knihy Google Play pre Android a iPad/iPhone. Automaticky sa synchronizuje s vaším účtom a umožňuje čítať online aj offline, nech už ste kdekoľvek.
Laptopy a počítače
Audioknihy zakúpené v službe Google Play môžete počúvať prostredníctvom webového prehliadača v počítači.
Čítačky elektronických kníh a ďalšie zariadenia
Ak chcete tento obsah čítať v zariadeniach využívajúcich elektronický atrament, ako sú čítačky e‑kníh Kobo, musíte stiahnuť príslušný súbor a preniesť ho do svojho zariadenia. Pri prenose súborov do podporovaných čítačiek e‑kníh postupujte podľa podrobných pokynov v centre pomoci.
