First of all, the threshold for wea

First of all, the threshold for weak classifier is learned based on a new multiple instance pruning method regarding not only positive samples but also negative samples, by which, weak classifier is able to reject background more efficiently

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

แรกของทั้งหมด ขีดจำกัด สำหรับลักษณนามอ่อนแอเรียนรู้อิงใหม่วิธีตัดอินสแตนซ์หลายเกี่ยวกับตัวอย่างที่ดีไม่เพียง แต่ยัง ลบตัวอย่าง ที่ ลักษณนามอ่อนแอจะปฏิเสธพื้นหลังได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

แรกของทุกเกณฑ์สำหรับลักษณนามอ่อนแอจะเรียนรู้ขึ้นอยู่กับวิธีการที่หลาย ๆ ตัวอย่างเช่นการตัดแต่งกิ่งใหม่เกี่ยวกับการไม่ได้เป็นเพียงตัวอย่างในเชิงบวก แต่ยังตัวอย่างเชิงลบโดยที่ลักษณนามอ่อนแอสามารถที่จะปฏิเสธพื้นหลังได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

แรกของทุกเกณฑ์อ่อนแอลักษณนามคือเรียนรู้จากหลายวิธีเช่นการตัดแต่งกิ่งใหม่ไม่เพียง แต่ยังเกี่ยวกับตัวอย่างบวกลบตัวอย่าง ซึ่งอ่อนแอลักษณนามสามารถปฏิเสธพื้นหลังได้อย่างมีประสิทธิภาพ