Given a test image, we use GMS to a

Given a test image, we use GMS to annotate the foreground. Then, SVM is employed to perform image classification. The final class label is obtained by using MAP measure on the posterior probability distribution combining the results of GMS and SVM

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เราให้ภาพทดสอบ ใช้ GMS เพื่ออธิบายประกอบเบื้องหน้า แล้ว SVM เป็นลูกจ้างการจัดประเภทรูปภาพ ป้ายชั้นสุดท้ายจะได้รับ โดยใช้แผนที่วัดในการกระจายความน่าเป็นหลังที่รวมผลของ GMS และ SVM

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ได้รับการทดสอบภาพที่เราจะใช้ GMS อธิบายเบื้องหน้า จากนั้น SVM เป็นลูกจ้างในการดำเนินการจัดหมวดหมู่ของภาพ ฉลากชั้นสุดท้ายจะได้รับการวัดโดยใช้แผนที่การกระจายน่าจะเป็นหลังการรวมผลการ GMS และ SVM

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ได้รับการทดสอบภาพ เราใช้ GMS เพื่ออธิบายเบื้องหน้า แล้ว SVM เป็นลูกจ้างแสดงหมวดหมู่ของภาพ ป้ายชื่อคลาสสุดท้ายจะได้รับโดยใช้แผนที่วัดด้านหลังการแจกแจงความน่าจะเป็น การรวมผลของ GMS และ SVM