Due to the variations among the bir

Due to the variations among the birds, bird breed classification is still a challenging task. In this paper, we
propose a saliency based graphical model (GMS), which can precisely annotate the object on the pixel
level. In the proposed method, we first over-segment the image into several regions. Then, GMS extracts
the object and classifies the image based on the local context, global context and saliency of each region.
In order to achieve a high precision of classification, we use SVM to classify the image based on the features
of the annotated bird. Finally, we employ posterior probability distribution obtained by GMS and
SVM to perform the image classification. Experiments on the Caltech-UCSD Birds dataset show that
the proposed model can achieve better results compared with existing bird breed classification methods
based on graphical model.

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เนื่องจากการเปลี่ยนแปลงในหมู่นกการจำแนกสายพันธุ์นกก็ยังคงเป็นงานที่ท้าทาย ในบทความนี้เรานำเสนอเด่นตามรูปแบบกราฟิก (GMS) ซึ่งสามารถอธิบายได้อย่างแม่นยำวัตถุบนพิกเซลระดับ ในวิธีการที่นำเสนอครั้งแรกที่เรามากกว่าส่วนภาพลงในหลายภูมิภาค จากนั้น GMS สารสกัดจากวัตถุและจัดประเภทของภาพขึ้นอยู่กับบริบทของท้องถิ่นและบริบทของโลกเด่นของแต่ละภูมิภาค. เพื่อให้บรรลุความแม่นยำสูงของการจัดหมวดหมู่ SVM เราใช้ในการจำแนกภาพขึ้นอยู่กับคุณสมบัติของนกข้อเขียน สุดท้ายเราจ้างน่าจะเป็นหลังการจัดจำหน่ายที่ได้รับจาก GMS และSVM ที่จะดำเนินการจัดหมวดหมู่ของภาพ การทดลองในคาลเทค-UCSD นกชุดข้อมูลที่แสดงให้เห็นว่ารูปแบบที่นำเสนอสามารถบรรลุผลลัพธ์ที่ดีกว่าเมื่อเทียบกับที่มีอยู่วิธีการจำแนกสายพันธุ์นกตามรูปแบบกราฟิก

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เนื่องจากการเปลี่ยนแปลงของนกสายพันธุ์นกยังมีงานที่ท้าทาย . ในกระดาษนี้เรา
เสนอความเด่นตามแบบจำลอง ( GMS ) ซึ่งสามารถได้อย่างแม่นยำอธิบายวัตถุในระดับพิกเซล

ในวิธีการที่เสนอครั้งแรกเรามากกว่า ส่วนภาพในภูมิภาคหลาย จากนั้นกรัมสารสกัด
วัตถุ และจัดภาพตามบริบทท้องถิ่นบริบทโลกและความเด่นของแต่ละภูมิภาค
เพื่อให้บรรลุความแม่นยำสูงของหมวดหมู่ที่เราใช้ SVM แบ่งภาพตามลักษณะ
ของบันทึกย่อ นก สุดท้าย เราใช้ของความน่าจะเป็น ( GMS และ
SVM แสดงหมวดหมู่ของภาพ การทดลองจากข้อมูลแสดงให้เห็นว่า
UCSD นกแบบจำลองสามารถบรรลุผลลัพธ์ที่ดีกว่าเมื่อเทียบกับที่มีอยู่นกพันธุ์การจำแนกวิธีการ
ตามรูปแบบกราฟิก