Bolsas de palabras el reconocimiento de objetos p new balance outlet new balance outlet ara grandes conjuntos de datos

Generalmente, usted elige un libro tamaño que es independiente de la cantidad de la formación de imágenes.Quieres construir el libro de códigos por correr K significa (o algún otro método de aprendizaje de diccionario) sobre un conjunto de descriptores extraídos de todos los datos de entrenamiento.

Entonces, en tu ejemplo, si tuvieras 5000 la formación de imágenes, y aproximadamente 1000 descriptores extraídos de cada imagen, que daría 5000000 descriptores que podrías Cluster usando K signifi new balance outlet ca.

Muy buena respuesta, pero tengo 2 preguntas, por favor.Primero: deja de decir por ejemplo que he creado 100.000 histograma duracion vector la formación de 4 objetos.¿Ahora, debería crear el histograma para probar así, digamos 20.000, cuando quiero clasificarlos, cómo puedo obtener el número de imágenes clasificadas (no el número de emparejado histograma)?¿?,, la segunda pregunta, es obligatorio usar no clases cuando trabajo en multi – clase clasificación?¿O simplemente utiliza cuando es new balance outlet tamos trabajando en una clase de clasificación?.