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2013-05-23 12:21
求翻译：Then, not representing its frequency would lead to an important binarization loss. To address this issue, [11] proposed a method using visual word frequencies when building items. This method improves the performance but exponentially increases the dimensionality of the binary features, which is not desirable, and also是什么意思？ 待解决
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Then, not representing its frequency would lead to an important binarization loss. To address this issue, [11] proposed a method using visual word frequencies when building items. This method improves the performance but exponentially increases the dimensionality of the binary features, which is not desirable, and also
问题补充： |
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2013-05-23 12:21:38
然后，不是代表其频率将导致重要的二进制化的损失。
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2013-05-23 12:23:18
然后，不代表它的频率将导致重要binarization损失。论及这个问题， [11]提议方法使用视觉字出现频率，当建立项目时。这个方法改进表现，但是按指数规律增加二进制特点的幅员，不是中意的，并且限制可以使用视觉词汇量的大小。因为词汇量大小肯定地关联与好成绩，减少词汇量的大小不是一个好选择。
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2013-05-23 12:24:58
然后，不代表它的频率将导致重要binarization损失。 当建立项目时，要论及 (这个) 问题， 11使用视觉字出现频率提出方法。 这个方法改进表现，但指数地增加二进制特点的幅员，不是中意的，并且限制可以使用视觉词汇量的大小。 因为词汇量大小正面地关联以好表现，减少词汇量的大小不是一个好选择。 不同地， (32， 33) 开采样式从更小的代表空间是需要的高级语义特点。 然而，这样技术可能运作，只有当高级特点正确地被查出，是一个未解决的问题。 相反，我们显示第3.1部分怎么我们的binarization方法能保存最初的real-valued表示法的信息，当提供项目时的有限数字。
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2013-05-23 12:26:38
然后，并不代表它的频率会导致一种重要的图像二值化损失。为解决这一问题，[11] 提出了一种方法使用视觉化的词的频率，在生成项目时。此方法可提高性能，但成倍增加的维度的二进制的特点，是不可取的而且也限制了可以使用的视觉词汇量的大小。由于词汇量的大小呈正相关具有良好的性能，减少词汇量的大小不是一个不错的选择。以不同的方式，[32、 33] 矿井模式从高层语义特征的较小的代表性空间需要。然而，这种技术可以工作只有当高级别的功能正确地检测，这是一个悬而未决的问题。与此相反的是，我们表明第 3.1 节如何我们图像二值化方法是能够保持初始的实数表示同时提供有限的项数的信息。
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2013-05-23 12:28:18
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