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2013-05-23 12:21
求翻译：In practice, the representation was obtained as follows. We first rescaled the bounding boxes of training object (roots and parts obtained by using the standard pre-trained detector) to the size of 128 × 128 pixels. Uniform LTP features were then extracted from a 6×6 non-overlapping grid, giving a total dimension of 4,是什么意思？ 待解决
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In practice, the representation was obtained as follows. We first rescaled the bounding boxes of training object (roots and parts obtained by using the standard pre-trained detector) to the size of 128 × 128 pixels. Uniform LTP features were then extracted from a 6×6 non-overlapping grid, giving a total dimension of 4,
问题补充： |
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2013-05-23 12:21:38
在实践中，得到的表示如下。
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2013-05-23 12:23:18
实际上，表示法如下获得了。我们首先重新调节了边界框训练对象(根和零件得到通过使用标准初始再教育的探测器)对128个× 128映象点的大小。一致的LTP特点从6×6非重复栅格然后被提取了，给一个总维度4,248。
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2013-05-23 12:24:58
实践上，表示法如下获得了。 我们首先重新了调节边界框训练 (使用和零件得到的对象根标准由前训练的探测器) 到128个× 128映像点的大小。 一致的LTP特点从6×6非重复栅格然后被提取了，给一个总维度4,248。
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2013-05-23 12:26:38
在实践中，代表性制得，如下所示。我们第一次重新培训对象 （根和通过使用标准的预先训练的探测器获得的部分） 的外框缩放到 128 × 128 像素的大小。统一的 LTP 功能然后提取给 4,248 总尺寸 6 × 6 非重叠网格。
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2013-05-23 12:28:18
在实践中，代表如下被获取。我们首先重新测量跳跃训练盒物体 ( 扎根和分开获得所作使用标准被训练前的探测器 ) 到大小 128 x 128 像素。统一 LTP 起重要作用然后从非与格子互搭，给 4,248 的总数的尺寸的一 6x6 被提取。
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