In this case the feature has 31 dim

In this case the feature has 31 dimensions. HOG exists in many variants. VLFeat supports two: the UoCTTI variant (used by default) and the original Dalal-Triggs variant (with 2×2 square HOG blocks for normalization). The main difference is that the UoCTTI variant computes bot directed and undirected gradients as well as a four dimensional texture-energy feature, but projects the result down to 31 dimensions. Dalal-Triggs works instead with undirected gradients only and does not do any compression, for a total of 36 dimension. The Dalal-Triggs variant can be computed as

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ในกรณีนี้ ลักษณะการทำงานมีขนาด 31 หมูมีอยู่ในหลายสายพันธุ์ VLFeat สนับสนุนสอง: ตัวแปร UoCTTI (ใช้ตามค่าเริ่มต้น) และตัวแปร Dalal Triggs เดิม (กับ 2 × 2 ตารางหมูบล็อกสำหรับฟื้นฟู) แตกต่างที่สำคัญคือ ว่า ตัวแปร UoCTTI คำนวณธปท.กำกับ และไล่ระดับ undirected ตลอดจนคุณลักษณะสี่มิติเนื้อพลังงาน แต่ผลลงไปขนาด 31 โครงการ Dalal Triggs ทำงานแทนกับ undirected การไล่ระดับสีเท่านั้น และไม่ได้ทำการบีบอัดใด ๆ รวมมิติ 36 ตัวแปร Dalal Triggs สามารถคำนวณเป็น

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในกรณีนี้มีคุณลักษณะที่ 31 มิติ HOG มีอยู่ในหลายสายพันธุ์ VLFeat สนับสนุนที่สอง: UoCTTI ตัวแปร (ใช้ค่าเริ่มต้น) และเป็นต้นฉบับตัวแปร Dalal-Triggs (มี 2 × 2 ช่วงตึก HOG ตารางสำหรับการฟื้นฟู) ความแตกต่างที่สำคัญคือตัวแปร UoCTTI คำนวณบอกำกับและไม่มีทิศทางการไล่ระดับสีเช่นเดียวกับคุณลักษณะสี่มิติเนื้อพลังงาน แต่โครงการผลลงไป 31 มิติ Dalal-Triggs ทำงานแทนด้วยการไล่ระดับสีไม่มีทิศทางเท่านั้นและไม่ได้ทำการบีบอัดใด ๆ รวมทั้งหมด 36 มิติ Dalal-Triggs ตัวแปรที่สามารถคำนวณเป็น

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ในกรณีนี้ลักษณะ 2 มิติ หมูที่มีอยู่ในหลายพันธุ์ vlfeat สนับสนุนสอง : uoctti ตัวแปร ( ที่ใช้โดยค่าเริ่มต้น ) และต้นฉบับ Dalal triggs ตัวแปร ( 2 × 2 ตารางหมูบล็อกสำหรับการฟื้นฟู ) ความแตกต่างหลักที่ uoctti ตัวแปรคำนวณ ธปท. กำกับ และการไล่ระดับสี undirected รวมทั้งสี่มิติพื้นผิวพลังงานคุณสมบัติ แต่โครงการผลลงถึง 5 มิติ Dalal triggs ทำงานแทนด้วยการไล่ระดับสี undirected เท่านั้น และไม่มีการบีบอัด รวมทั้งหมด 36 ขนาด โดย Dalal triggs ตัวแปรสามารถคำนวณเป็น