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2013-05-23 12:21
求翻译：To prevent zero likelihoods and smooth the counts, we add one to n(c，Nki) and n( c，Nki). In our implementation, we use the X distance for all features, and set each threshold T to the median distance to the 20th nearest neighbor for the K feature type over the dataset. The superpixel neighbors N are currently found by是什么意思？ 待解决
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To prevent zero likelihoods and smooth the counts, we add one to n(c，Nki) and n( c，Nki). In our implementation, we use the X distance for all features, and set each threshold T to the median distance to the 20th nearest neighbor for the K feature type over the dataset. The superpixel neighbors N are currently found by
问题补充： |
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2013-05-23 12:21:38
为了防止零可能性并顺利的数量，我们添加一个到n （C ， NKI ）和N （ ？ C， NKI ） 。
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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
要防止零的可能和使计数光滑，我们加一到n( c、Nki) 和n( c， Nki)。 在我们的实施，我们为所有特点使用X距离，并且设置每门限T到中间距离到第20个最近的邻居为K特点类型在数据集。 superpixel邻居N由线性搜索当前寻找通过检索集合。
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2013-05-23 12:26:38
为防止零可能和平滑计数，我们添加一个 n(c，Nki) 和 n （c，Nki）。在我们的实现中，我们对所有的功能，使用 X 的距离，并在数据集到近邻 20 的平均距离为 K 功能类型设置每个阈值 T。像素发挥其邻居 N 目前是通过线性搜索通过检索组发现的。
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2013-05-23 12:28:18
To prevent zero likelihoods and smooth the counts, we add one to n(c,Nki) and n( c,Nki).在我们的执行中，我们在所有特征方面使用 X 距离，设置每个阈值 T 到中部距离到针对数据套的 K 特征类型的第 20 最近的邻居。超像素与 N 为邻当前通过被设置的检索被线性搜索找到。
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