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 .