Bayangkan kata -kata visual dalam beg model kata

1. Bagaimana ciri -ciri Beg Beg Visual diekstrak?
2. Bagaimana beg perkataan visual berfungsi?
3. Fasa mana dalam kerangka ciri -ciri Beg menghasilkan kata -kata visual?
4. Bagaimana kita menggunakan clustering untuk mengira beg perwakilan imej perkataan?

Bagaimana ciri -ciri Beg Beg Visual diekstrak?

Konsepnya disesuaikan daripada pengambilan maklumat dan beg perkataan NLP (tunduk). Dalam beg perkataan (busur), kita mengira bilangan setiap perkataan muncul dalam dokumen, gunakan kekerapan setiap perkataan untuk mengetahui kata kunci dokumen, dan buat histogram frekuensi daripadanya. Kami melayan dokumen sebagai beg perkataan (tunduk).

Bagaimana beg perkataan visual berfungsi?

Objek Bagofatures mentakrifkan ciri-ciri, atau kata-kata visual, dengan menggunakan algoritma klustering K-Means (statistik dan mesin pembelajaran mesin) pada deskriptor ciri yang diekstrak dari latihan . Algoritma secara berulang -alik menggabungkan deskriptor ke dalam klaster kaum eksklusif K.

Fasa mana dalam kerangka ciri -ciri Beg menghasilkan kata -kata visual?

Selepas mencari keypoints optimum dari kaedah GKS baru, fasa pembinaan codebook BOF (seperti yang diterangkan dalam bahagian "Bag-of-Features") dilakukan yang menggunakan kluster k-means untuk menghasilkan pelbagai perkataan visual.

Bagaimana kita menggunakan clustering untuk mengira beg perwakilan imej perkataan?

Bilangan kluster adalah saiz buku kod (sama dengan saiz kamus perkataan). Oleh itu, setiap patch dalam imej dipetakan ke codeword tertentu melalui proses clustering dan imej boleh diwakili oleh histogram codewords.