Finally, A RSI database consists of

Finally, A RSI database consists of 50 images is built
to test the proposed algorithm. Buildings in all the 50
images are labeled manually in advance. Table II lists the
false alarm rate and missing rate of the three algorithms
for the RSI database. As our analysis, the algorithm
presented in reference [8] detects only the rectangular
candidate regions, many building in other shapes are
missed by this algorithm. Hence this algorithm shows
higher missing rate. However, the false alarm rate of it is
comparatively lower. In contrast, the algorithm in
reference [11] depends more on the local color.
Consequently its missing rate is lower but the false alarm
rate is evidently higher than other algorithms. As a
comparison, our algorithm works better than the two
algorithms in both the false alarm rate and the missing
rate. It proves that the our model is obviously has better
performance in precision and robustness.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

สุดท้าย A RSI ฐานข้อมูลประกอบด้วย 50 สร้างภาพ การทดสอบขั้นตอนวิธีนำเสนอ อาคารในทั้งหมด 50 ภาพมีป้ายด้วยตนเองล่วงหน้า ตารางรายการ II เตือนอัตราและอัตราการหายไปของอัลกอริทึม 3 สำหรับฐานข้อมูลของ RSI เป็นการวิเคราะห์ของเรา ขั้นตอนวิธีการ ในอ้างอิง [8] ตรวจพบเฉพาะเหลี่ยม หลายอาคารในรูปร่างอื่น ๆ มีผู้สมัครภูมิภาค พลาด โดยอัลกอริทึมนี้ ดังนั้น อัลกอริทึมนี้แสดง อัตราไม่สูง อย่างไรก็ตาม อัตราเตือนมันเป็น ต่ำกว่า ในทางตรงข้าม อัลกอริทึมใน อ้างอิง [11] ขึ้นอยู่มากกับสีภายใน ดังนั้น อัตราการหายจะต่ำแต่การเตือน อัตราสูงขึ้นอย่างเห็นได้ชัดกว่าอัลกอริทึมอื่น ๆ ได้ เป็นการ เปรียบเทียบ อัลกอริทึมของเราทำงานได้ดีกว่าทั้งสอง อัลกอริทึมในอัตราสัญญาณหลอกและสูญหาย อัตรา พิสูจน์ได้ที่รุ่นของเราได้อย่างชัดเจนได้ดียิ่งขึ้น ประสิทธิภาพความแม่นยำและเสถียรภาพ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในที่สุดฐานข้อมูล RSI ประกอบด้วย 50 ภาพที่ถูกสร้างขึ้น
มาเพื่อทดสอบขั้นตอนวิธีการที่นำเสนอ อาคารในทั้งหมด 50
ภาพที่มีความโดดเด่นด้วยตนเองล่วงหน้า ตารางที่สองแสดง
อัตราการเตือนที่ผิดพลาดและอัตราการขาดหายไปของทั้งสามขั้นตอนวิธีการ
สำหรับฐานข้อมูล RSI การวิเคราะห์ของเราในฐานะที่เป็นอัลกอริทึม
ที่นำเสนอในการอ้างอิง [8] ตรวจพบเพียงรูปสี่เหลี่ยมผืนผ้า
ภูมิภาคผู้สมัครหลายอาคารในรูปทรงอื่น ๆ ที่
ไม่ได้รับโดยวิธีนี้ ดังนั้นขั้นตอนวิธีนี้แสดงให้เห็น
อัตราสูงที่ขาดหายไป อย่างไรก็ตามอัตราการเตือนภัยที่ผิดพลาดของมันเป็น
ที่ต่ำกว่าเมื่อเทียบกับ ในทางตรงกันข้ามอัลกอริทึมใน
การอ้างอิง [11] ขึ้นอยู่กับสีในท้องถิ่น.
ดังนั้นอัตราการขาดหายไปของมันลดลง แต่เตือนที่ผิดพลาด
อย่างเห็นได้ชัดเป็นอัตราที่สูงกว่าขั้นตอนวิธีการอื่น ๆ ในฐานะที่เป็น
การเปรียบเทียบขั้นตอนวิธีการของเราทำงานได้ดีกว่าทั้งสอง
ขั้นตอนวิธีการทั้งในอัตราการเตือนที่ผิดพลาดและขาดหายไป
อัตรา มันพิสูจน์ให้เห็นว่ารูปแบบของเราจะดีกว่าอย่างเห็นได้ชัดมี
ประสิทธิภาพในความแม่นยำและความทนทาน

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ในที่สุด , RSI ฐานข้อมูลประกอบด้วย 50 ภาพสร้าง
ทดสอบเสนอขั้นตอนวิธี อาคารในทั้งหมด 50
ภาพมีป้ายชื่อด้วยตนเองล่วงหน้า ตารางที่ 2 แสดงอัตราปลุกเท็จและหายไป

อัตราสามขั้นตอนวิธีสำหรับ RSI ฐานข้อมูล การวิเคราะห์ของเรา , อัลกอริทึม
นำเสนอในเอกสารอ้างอิง [ 8 ] จะตรวจจับเฉพาะสี่เหลี่ยม
ผู้สมัครภูมิภาค หลายอาคารในรูปทรงอื่น
คิดถึงด้วยวิธีนี้ ดังนั้นขั้นตอนวิธีนี้แสดงหายไป
สูงกว่าอัตรา อย่างไรก็ตาม อัตราปลุกเท็จมัน
comparatively ต่ำ ในทางตรงกันข้าม , ขั้นตอนวิธีใน
อ้างอิง [ 11 ] ขึ้นอยู่กับสีท้องถิ่น
จากนั้นอัตราการหายไปของลดลงแต่อัตราปลุกเท็จอย่างเห็นได้ชัด
สูงกว่าขั้นตอนวิธีอื่น ๆ โดย
เปรียบเทียบขั้นตอนวิธีของเราทำงานได้ดีกว่าสอง
ขั้นตอนวิธีในทั้งอัตราปลุกเท็จและหายไป
อัตรา มันพิสูจน์ว่าโมเดลของเราก็มีสมรรถนะดีกว่า
ในความแม่นยำและความทนทาน .