バッグ オブ ワード モデルとは
コンピュータ ビジョンでは、バッグ オブ ビジュアル ワード モデルとも呼ばれるバッグ オブ ワード モデルを画像分類に適用できます。 または、画像の特徴を単語として扱うことによる検索。 文書分類では、バッグ オブ ワードは単語の出現数のスパース ベクトルです。 つまり、語彙全体のまばらなヒストグラムです。 コンピューター ビジョンでは、ビジュアル ワードのバッグは、ローカル画像特徴の語彙の出現数のベクトルです。
どのようなメリットがあるか
(I ) 以下のトピックに関する洞察と検証:
第 1 章: コンピューター ビジョンにおけるバッグオブワード モデル
第 2 章: 画像セグメンテーション
第 3 章 : スケール不変特徴変換
第 4 章: スケール空間
第 5 章: 自動画像アノテーション
第 6 章: 動きからの構造
第 7 章: サブピクセル解像度
第 8 章: 平均シフト
第 9 章: 多関節体の姿勢推定
第 10 章: パーツベースのモデル
(II) バッグ オブ ワード モデルに関する一般のよくある質問に答える。
(III) 多くの分野でのバッグ オブ ワード モデルの使用例の実例。
この本の対象者
専門家、学部生、大学院生、愛好家、趣味人、あらゆる種類の 言葉の入った袋 モデルの基本的な知識や情報を超えたい人 .
コンピュータ ビジョンでは、バッグ オブ ビジュアル ワード モデルとも呼ばれるバッグ オブ ワード モデルを画像分類に適用できます。 または、画像の特徴を単語として扱うことによる検索。 文書分類では、バッグ オブ ワードは単語の出現数のスパース ベクトルです。 つまり、語彙全体のまばらなヒストグラムです。 コンピューター ビジョンでは、ビジュアル ワードのバッグは、ローカル画像特徴の語彙の出現数のベクトルです。
どのようなメリットがあるか
(I ) 以下のトピックに関する洞察と検証:
第 1 章: コンピューター ビジョンにおけるバッグオブワード モデル
第 2 章: 画像セグメンテーション
第 3 章 : スケール不変特徴変換
第 4 章: スケール空間
第 5 章: 自動画像アノテーション
第 6 章: 動きからの構造
第 7 章: サブピクセル解像度
第 8 章: 平均シフト
第 9 章: 多関節体の姿勢推定
第 10 章: パーツベースのモデル
(II) バッグ オブ ワード モデルに関する一般のよくある質問に答える。
(III) 多くの分野でのバッグ オブ ワード モデルの使用例の実例。
この本の対象者
専門家、学部生、大学院生、愛好家、趣味人、あらゆる種類の 言葉の入った袋 モデルの基本的な知識や情報を超えたい人 .