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2020-11-07

현장 이해를 위한 평면 균일 질감의 견고한 검출 및 부착 교정

인간이 만든 환경은 평면을 따라 규칙적으로 반복되는 장면 요소로서 나타나는 평면 균질성이 풍부한 경향이 있다. 이 작품에서는 그러한 구조를 활용하여 높은 수준의 장면 이해를 용이하게 할 것을 제안한다. 이미지 패치의 최적 지배적 주파수 추정에 텍스처 투영 모델을 강력하게 결합함으로써, 우리는 다중 평면 장면에서 그러한 일반적이고 의미론적으로 의미 있는 영역을 국부화하기 위한 투영-invariant 방법에 도달한다 우리카지노

또한 복구된 투영 매개변수는 특이치, 실내 잡음 및 광도학적 심각도로 얼룩진 실제 영상에서 선명한 정정을 허용한다. 우리의 방법이 수정과 검출에 있어서 기존의 대표작을 능가한다는 것을 보여주는 종합적인 정성적, 정량적 평가가 수행된다. 그런 다음 두 장면 이해 작업에 대한 균일한 질감의 잠재력을 탐구한다. 

첫째로, 소멸점을 신뢰성 있게 검출할 수 없거나 맨해튼 가정이 만족되지 않는 환경에서는 제안된 접근방법에 의해 검출된 균일한 질감이 장면 기하학적 레이아웃을 얻기 위한 대체 신호를 제공하는 것으로 나타난다 예스카지노.

 둘째, 검출된 텍스처를 아핀 정류할 때 추출한 저수준 피쳐 설명자는 계급차별적일 뿐만 아니라 수정 없는 피쳐를 보완하는 것으로 밝혀져 실내장면의 67개 범주 MIT 벤치마크에 대한 인식 성능을 향상시켰다. 심층적인  기능을 포함하는 NAT의 구성 중 하나가 이 데이터셋에서 현재 가장 최신의 작업을 능가하여 76.90%의 분류 정확도를 달성했다. 이 접근방식은 대규모 장소2 장면 데이터 집합의 하위 집합인 31개 범주(대부분 규칙적이고 반복적인 구조를 보이는 야외 인공 환경)에서 추가로 검증된다.

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