The architecture of LBPNet can be d

The architecture of LBPNet can be divided in to two parts: (i) deep network for feature extraction, and (ii) regular network for classification. Two layers, respectively using LBP and PCA filters,hierarchically connected in the deep network part to extract high-level over-complete representations of the images (Figure 1).

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

สถาปัตยกรรมของ LBPNet แบ่งออกได้เป็นสองส่วน: (i) ลึกเครือข่ายสำหรับการสกัดคุณลักษณะ และเครือข่าย (ii) ปกติสำหรับ classification สองชั้น ตามลำดับโดยใช้ PCA และแอลฟิลเตอร์ ตามลำดับชั้นการเชื่อมต่อในเครือข่ายลึกส่วนการแยกระดับสูงมากเกินไปให้เสร็จสมบูรณ์ของภาพ (รูปที่ 1)

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

สถาปัตยกรรมของ LBPNet สามารถแบ่งออกเป็นสองส่วน: (i) เครือข่ายลึกสำหรับการสกัดคุณลักษณะและ (ii) เครือข่ายปกติสำหรับไอออนจัดประเภท สองชั้นตามลำดับโดยใช้ LBP และ PCA lters Fi เชื่อมต่อลำดับชั้นในส่วนลึกของเครือข่ายในการสกัดระดับสูงกว่าสมบูรณ์ตัวแทนของภาพ (รูปที่ 1)