Flexible Manifold(플렉시블 매니폴드)란 무엇입니까?
Flexible Manifold 플렉시블 매니폴드 - Second, we propose a nonlinear flexible manifold embedding for solving the score propagation. [1] These experiments, as well as many comparisons with supervised schemes, show that the scheme coined Kernel Flexible Manifold Embedding compares favorably with many supervised schemes. [2] To this end, we build upon our previous work flexible manifold embedding (FME) [1] and propose two novel linear-complexity algorithms called fast flexible manifold embedding (f-FME) and reduced flexible manifold embedding (r-FME). [3] In this article, we propose a new multi-metric graph-fusion method, based on the Flexible Manifold Embedding algorithm. [4] We explore a graph-based flexible manifold ranking approach for single image saliency detection. [5]둘째, 점수 전파를 해결하기 위한 비선형 유연한 매니폴드 임베딩을 제안합니다. [1] 이러한 실험과 지도 방식과의 많은 비교는 Kernel Flexible Manifold Embedding이라는 방식이 많은 지도 방식과 유리하게 비교됨을 보여줍니다. [2] 이를 위해 우리는 이전 작업 FME(Flexible Manifold Embedding)[1]를 기반으로 FME(Fast Flexible Manifold Embedding) 및 r-FME(Reduced Flexible Manifold Embedding)라는 두 가지 새로운 선형 복잡도 알고리즘을 제안합니다. [3] 이 기사에서는 Flexible Manifold Embedding 알고리즘을 기반으로 하는 새로운 다중 메트릭 그래프 융합 방법을 제안합니다. [4] 단일 이미지 현저성 감지를 위한 그래프 기반의 유연한 매니폴드 순위 접근 방식을 탐색합니다. [5]
flexible manifold embedding 유연한 매니폴드 임베딩
Second, we propose a nonlinear flexible manifold embedding for solving the score propagation. [1] These experiments, as well as many comparisons with supervised schemes, show that the scheme coined Kernel Flexible Manifold Embedding compares favorably with many supervised schemes. [2] To this end, we build upon our previous work flexible manifold embedding (FME) [1] and propose two novel linear-complexity algorithms called fast flexible manifold embedding (f-FME) and reduced flexible manifold embedding (r-FME). [3] In this article, we propose a new multi-metric graph-fusion method, based on the Flexible Manifold Embedding algorithm. [4]둘째, 점수 전파를 해결하기 위한 비선형 유연한 매니폴드 임베딩을 제안합니다. [1] 이러한 실험과 지도 방식과의 많은 비교는 Kernel Flexible Manifold Embedding이라는 방식이 많은 지도 방식과 유리하게 비교됨을 보여줍니다. [2] 이를 위해 우리는 이전 작업 FME(Flexible Manifold Embedding)[1]를 기반으로 FME(Fast Flexible Manifold Embedding) 및 r-FME(Reduced Flexible Manifold Embedding)라는 두 가지 새로운 선형 복잡도 알고리즘을 제안합니다. [3] 이 기사에서는 Flexible Manifold Embedding 알고리즘을 기반으로 하는 새로운 다중 메트릭 그래프 융합 방법을 제안합니다. [4]