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2013-05-23 12:21
求翻译：We set out to implement a nonparametric solution to image parsing that is as straightforward and effcient as possible, and that relies only on operations that can easily scale to ever larger image collections and sets of labels (see Figure 1 for a system overview). Similarly to [15], our proposed method requires no tr是什么意思？ 待解决
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We set out to implement a nonparametric solution to image parsing that is as straightforward and effcient as possible, and that relies only on operations that can easily scale to ever larger image collections and sets of labels (see Figure 1 for a system overview). Similarly to [15], our proposed method requires no tr
问题补充： |
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2013-05-23 12:21:38
我们的目标是实现一个非参数的解决方案，以图像分析是那么简单和EFF ？ cient成为可能，并且只依赖于操作，可以很容易地扩展到越来越大的图像集合和集合标签（参见图1为系统概述）
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2013-05-23 12:23:18
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2013-05-23 12:24:58
我们下决心实施一种非参数解答到是作为直接和eff cient尽可能，和仅依靠操作可能容易地称对更大的图象收藏和套标签为 (系统概要看图1的图象解析)。 同样到 (15)，我们提出的方法不要求训练(数据集统计的某一基本的计算)，并且利用内容用于解释测试图象的检索套场面。 然而，不同于方法 (15)，最好运作，如果检索集合图象于测试图象是非常相似的根据类的空间布局，我们转移标签在superpixels的水平或者一个由下往上的分割方法导致的连贯图象地区。 标签调动完成以一个快速和简单的近邻居搜索算法，并且它在检索集合考虑到更多变异在测试图象的布局和图象之间。 Moreover, using se
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2013-05-23 12:26:38
我们着手实施非参数的解决方案，对图像解析一样简单和尽可能，eff 系数并只依赖可以轻松地扩展到更大的图像集合和集的标签 （见图 1 系统概述） 的操作。同样到 [15]，我们提出的方法需要经过任何训练 （只是一些基本计算的数据集的统计信息），并利用的一整套检索其内容用来解释测试图像的场景。然而，不同于 [15] 的哪个效果最好，如果检索设置图像都非常相似，从空间布局的类测试图像，我们转让 superpixels，或产生的一种自底向上分割方法的相干图像区域一级的标签。标签转移实现的是一种快速而简单的最近邻搜索算法，并且它允许为测试图像布局与图像检索集合中的更多变化。此外，作为标签传输单位使用分割
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2013-05-23 12:28:18
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