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2013-05-23 12:21
求翻译：Figure 3: a) Multi-class learning: Decomposing the old town hall into partially symmetric elements. Up to two examples are used per class. b) Single-class learning: Detecting “all windows”. Training data (in blue) consists of only 4 feature lines. c) Without scaling the learned covariance matrices, results deteriorate.是什么意思？ 待解决
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Figure 3: a) Multi-class learning: Decomposing the old town hall into partially symmetric elements. Up to two examples are used per class. b) Single-class learning: Detecting “all windows”. Training data (in blue) consists of only 4 feature lines. c) Without scaling the learned covariance matrices, results deteriorate.
问题补充： |
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2013-05-23 12:21:38
图3 ：1）多级的学习：分解旧市政厅到部分对称元素。
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2013-05-23 12:23:18
图3 ：a)多类学会：分解老城镇厅到部分地相称元素里。两个例子每类使用。b)单一班学会：查出“所有窗口”。训练数据(在蓝色)只包括4条特点线。c)，无需称博学的协方差矩阵，结果恶化。(d)覆盖物细节：绿化(unscaled)，黄色(称)。当曾经博学的协方差矩阵时的被称的版本，提取的曲线更好采取对基本的几何。
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2013-05-23 12:24:58
图3 ： ) 多类学会： 分解老城镇厅到部份地相称元素里。 二个例子每类使用。 b) 唯一类学会： 查出“所有窗口”。 训练数据 (在蓝色) 只包括4条特点线。 没有) 称博学的协方差矩阵，结果的c恶化。 (覆盖物) d细节： 绿色 (unscaled)，染黄 (称)。 当使用博学的协方差矩阵时的被称的版本，提取的曲线更好采取到部下的几何。
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2013-05-23 12:26:38
图 3： a） 多类学习： 在旧市政厅分解部分对称元素。两个实例使用每个类。b） 单班学习： 检测"所有窗口"。培训数据 （用蓝色表示） 由仅 4 特征线组成。c） 但不缩放博学的协方差矩阵，结果恶化。(d) 对加铺层的详细信息： 绿色 （未缩放）、 黄色 （成比例）。使用缩放时版本学协方差矩阵，提取的曲线采用更好的底层几何形状。
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2013-05-23 12:28:18
图 3： ) 学习的多课：到偏袒对称的元素中分解老市政厅。多达二个例子每课被使用。 b ) 单一课知识：检测“所有窗口”。训练数据 ( 心情郁闷 ) 包含仅仅 4 种特征线。 c ) 而没有测量被学习的协方差基体，结果恶化。(d) 覆盖的详细信息：绿色 ( 不攀升 )，黄色 ( 攀升 )。被学习的协方差基体的被测量的版本，被提取的曲线更好地采用时到潜在几何。
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