ConclusionIn this paper we propose

Conclusion
In this paper we propose a method to handle rotation in
shape recognition. We effectively adopted a deep learning
framework on the curvature scale space, which computes
the forward and backpropation operations efficiently. We
tested the algorithm on three real datasets, and the performance
on these challenging dataset concludes that modeling
rotation-friendly features facilitates shape recognition.
Acknowledgement: we would like to thank Prof. David
Jacobs and Arijit Biswas from the University of Maryland at
College Park for generously providing the Leafsnap dataset.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

บทสรุปในเอกสารนี้ เราเสนอวิธีการจัดการหมุนเวียนในการรับรู้ของรูปร่าง เราหมายถึงการเรียนรู้ที่ลึกได้อย่างมีประสิทธิภาพกรอบบนโค้งขนาดพื้นที่ ซึ่งจะข้างหน้าและ backpropation การดำเนินงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ เราอัลกอริทึม datasets สามจริง และประสิทธิภาพในการทดสอบด้าน ท้าทายชุดข้อมูลสรุปการสร้างโมเดลลักษณะหมุนง่ายช่วยจำแนกรูปร่างรับทราบ: เราอยากขอบคุณศาสตราจารย์ Davidเจคอปส์และบิสวาส Arijit จากมหาวิทยาลัยแมริแลนด์ที่วิทยาลัยสวนกว้างให้ชุดข้อมูล Leafsnap

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

สรุปในบทความนี้เรานำเสนอวิธีการที่จะจัดการกับการหมุนในการรับรู้รูปร่าง เราได้อย่างมีประสิทธิภาพนำการเรียนรู้ลึกกรอบบนพื้นที่ขนาดความโค้งซึ่งคำนวณการดำเนินงานไปข้างหน้าและbackpropation ได้อย่างมีประสิทธิภาพ เราทดสอบอัลกอริทึมในสามชุดข้อมูลจริงและผลการดำเนินงานเหล่านี้มีความท้าทายชุดข้อมูลที่สรุปว่าการสร้างแบบจำลองคุณลักษณะหมุนง่ายอำนวยความสะดวกในการรับรู้รูปร่าง. รับทราบว่าเราอยากจะขอขอบคุณศ. เดวิดจาคอบส์และArijit Biswas จากมหาวิทยาลัยแมรี่แลนด์ที่คอลเลจพาร์คสำหรับ ไม่เห็นแก่ตัวให้ชุด Leafsnap

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

สรุปในกระดาษนี้เราเสนอวิธีการจัดการกับการหมุนใน
การรับรู้รูปร่าง เราใช้กรอบการเรียนรู้ได้อย่างมีประสิทธิภาพลึกในระดับพื้นที่ ซึ่ง

ซึ่งคำนวณออกมา และ backpropation ปฏิบัติการได้อย่างมีประสิทธิภาพ เรา
ทดสอบอัลกอริทึม 3 ข้อมูลที่แท้จริง และการแสดง
เหล่านี้ท้าทายข้อมูลสรุปได้ว่าแบบจำลอง
หมุนคุณลักษณะที่เป็นมิตรในการรับรู้รูปร่าง
กิตติกรรมประกาศ : ขอขอบคุณ ดร. เดวิด
Jacobs และ arijit บิสวาส จากมหาวิทยาลัยแมรี่แลนด์ คอลเลจพาร์คที่
สำหรับพลั่กให้ leafsnap
ชุดข้อมูล .