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  • 匿名
关注:1 2013-05-23 12:21

求翻译:Feature-based matching, however, comes at a cost, which is the reliance on fea- ture detection. Obviously, a fixed detection scheme is not suitable for all kinds of data characteristics. With our user- guided model, it is possible to interactively train detectors for different application scenarios without creating a ne是什么意思?

待解决 悬赏分:1 - 离问题结束还有
Feature-based matching, however, comes at a cost, which is the reliance on fea- ture detection. Obviously, a fixed detection scheme is not suitable for all kinds of data characteristics. With our user- guided model, it is possible to interactively train detectors for different application scenarios without creating a ne
问题补充:

  • 匿名
2013-05-23 12:21:38
基于特征的匹配,但是,是有代价的,这是fea- TURE检测的依赖。
  • 匿名
2013-05-23 12:23:18
基于特点的匹配,然而,来在费用,是对fea- ture侦查的信赖。明显地,fixed侦查计划不适用于各种各样的数据特征。我们的用户被引导的模型,交互式地训练不同的应用情景的探测器是可能的,无需从头创造一个新的配比的模型。
  • 匿名
2013-05-23 12:24:58
基于特点的匹配,然而,来在费用,是对fea- ture侦查的信赖。 明显地,fixed侦查计划为各种各样的数据特征不是适当的。 以我们的用户被引导的模型,交互式地训练探测器为不同的应用情景是可能的,无需创造一个新的配比的模型从头。
  • 匿名
2013-05-23 12:26:38
基于特征的匹配,然而,正值的费用,这是对有限元实现检测的依赖。显然,固定检测方案是不适合的各种数据特征。与我们的用户-引导模式,就可以以交互方式而无需从零开始创建一种新的匹配模型火车探测器为不同的应用场景。
  • 匿名
2013-05-23 12:28:18
基于特征的匹配,然而,攻击一笔费用,是对 fea 的 ture 查出的依赖。显而易见,?被 xed 查出计划不适用于各种数据特征。跟被带领的我们的用户一起模型,可能以交互方式为不同申请设想训练探测器而没有从零开始创造一个新匹配模型。
 
 
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