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2013-05-23 12:21
求翻译：where c is the set of all classes excluding c, and fki is the feature vector of the kth type for si. Each likelihood ratio P (fkijc)=P (fkijc) is computed with the help of nonparametric density estimates of features from the required class(es) in the neighborhood of fki. Speci cally, let D denote the set of all superp是什么意思？ 待解决
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where c is the set of all classes excluding c, and fki is the feature vector of the kth type for si. Each likelihood ratio P (fkijc)=P (fkijc) is computed with the help of nonparametric density estimates of features from the required class(es) in the neighborhood of fki. Speci cally, let D denote the set of all superp
问题补充： |
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2013-05-23 12:21:38
其中c是集不包括c中所有的类，和FKI是第k个类型为Si的特征向量。
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2013-05-23 12:23:18
正在翻译，请等待...
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2013-05-23 12:24:58
那里c套所有类除了c和fki是kth类型的特点传染媒介为si。 每可能比率P (fkijc) =P (fkij c) 在特点帮助下的非参数密度估计在fki邻里计算(从) 必需的类ES。 Speci cally，在训练集合让D表示套所有superpixels，并且Nki在从fki的kth特点距离在a之下被设置的检索表示套所有superpixels 固定的门限tk。 然后我们有
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2013-05-23 12:26:38
其中 c 是一套所有类排除 c，和全国经济人联合会是寺的第 k 个类型的特征向量。每个似然比 （fkijc） P = P (fkij c) 计算非参数密度估计的特征借助在全国经济人联合会的邻域所需的类。规格效法，让 D 表示在培训组中，所有 superpixels 套和 Nki 表示其泰熙全国经济人联合会的特征距离是低于固定的阈值传统检索集合中的所有 superpixels 的集然后我们有
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2013-05-23 12:28:18
哪里 c 是一套不包括 c， fki 的所有课是对于 si 的 kth 类型的特征矢量。Each likelihood ratio P (fkijc)=P (fkijc) is computed with the help of nonparametric density estimates of features from the required class(es) in the neighborhood of fki.Speci cally, let D denote the set of all superpixels in the training set, and Nki den
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