Image Object(이미지 개체)란 무엇입니까?
Image Object 이미지 개체 - It uses a tree of the relations between the image objects, with each node in the tree representing an object. [1] We show that cross-modal attention layer not only helps the model to achieve higher semantic cross-modal retrieval performance, but also leads to substantial improvements in the alignment performance between image object and spoken words. [2] The use of the edge detection method in an image will produce the edges of the image object. [3] Image objects were obtained by segmenting the optimum object feature subsets. [4] We also found that all low vision groups, like the normally sighted, image objects at a substantially greater distance than when asked to place them at a distance that 'just fits' their imagery field (overflow distance). [5] Random Forest classifier, which is a supervised classification algorithm, was performed in the mapping of image objects produced by the segmentation stage of OBIA. [6] These limitations are discussed from the perspective of image scenes, image objects, image semantics, and basic functions of neural networks. [7] Image thresholding has a technique that can separate the image object from its background. [8] Geographic object-based image analysis (GEOBIA) was then employed to form forest patches as image objects and to accurately quantify the forest connectivity. [9] In this endeavor, images will be rendered as bodies compiled from versions of themselves (bodies of images), explored embedded in dissemination processes (memeplexes), and hence contoured as highly effective structures with sophisticated potential for transformation (image objects). [10] html and are traceable to image objects. [11] It's introduces a software model for the multi-class classification of image objects based on machine learning algorithms. [12] Most of the existing AD methods solely based on the reconstruction errors or latent representation using a single low-dimensional manifold are often not ideal for the image objects with complex background. [13] In this paper, the aim of the researchers is to transfer textual data using an image object using a strip transformation method. [14] The experiments show that the approach can significantly reduce the number of image elements, which helps to reduce the complexity of processing algorithms, meanwhile the expanded superpixels more accurately correspond to the image objects. [15] This algorithm serves to identify the line/edge of the image object to highlight the boundary lines of the image information. [16] An optimal segmentation scale is a scale at which image objects, overall, best represent real-world ground objects and features across the entire image. [17] To achieve this purpose, image objects derived in the spectral domain are incorporated into the image translation to generate object-level target-style-like images. [18] In the proposed object-based stereo matching strategy, two improvements including homogeneity weight for cost filtering, and weighted cost aggregation by image objects are considered. [19] Examples also illustrate how the algorithm can differentiate between image objects that have been fixated during silent recall vs those objects that have not been visually attended, even though they were fixated during encoding. [20] After that, we construct the Denoised-ConvNets structure to learn the colorspace and spatial variations of image objects without cropping new training images precisely. [21] The objective of the study was to transmit the complete set of image objects in a dataset without data integrity violation. [22] As OBIA results in the integration of the spatial characteristics of the image object, we also aimed to evaluate the efficiency of object-based features for damage assessment within the semi-automated approach. [23] First, multiple knowledge triplets can be related to the question, but only one knowledge relates to the image object. [24] In fact, MMU variations will produce instances of image objects that preserve the spatial scale at a particular optimizing parameter. [25] The former is used to build an evolution algorithm, while the Poisson solution gradient vector field (PGVF) directs the evolution toward the boundaries of all image objects. [26] The coarse fragments were quantified in the following three phases: superpixel analysis of the soil profile image, histogram classification of the image objects, and extraction and quantification of the coarse fragments. [27]이미지 개체 간의 관계 트리를 사용하며 트리의 각 노드는 개체를 나타냅니다. [1] 우리는 교차 모드 주의 레이어가 모델이 더 높은 의미론적 교차 모드 검색 성능을 달성하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 이미지 개체와 음성 단어 간의 정렬 성능이 크게 향상된다는 것을 보여줍니다. [2] 이미지에서 가장자리 감지 방법을 사용하면 이미지 개체의 가장자리가 생성됩니다. [3] 최적의 객체 특징 부분 집합을 분할하여 이미지 객체를 얻었습니다. [4] 우리는 또한 정상 시력과 같은 모든 저시력 그룹이 이미지 필드(오버플로 거리)에 '딱 맞는' 거리에 개체를 배치하도록 요청받았을 때보다 훨씬 더 먼 거리에서 물체를 이미지한다는 것을 발견했습니다. [5] OBIA의 분할 단계에서 생성된 이미지 객체의 매핑에는 지도 분류 알고리즘인 Random Forest 분류기가 수행되었습니다. [6] 이러한 한계는 이미지 장면, 이미지 객체, 이미지 의미론 및 신경망의 기본 기능의 관점에서 논의됩니다. [7] 이미지 임계값에는 배경에서 이미지 개체를 분리할 수 있는 기술이 있습니다. [8] 그런 다음 GEOBIA(지리적 개체 기반 이미지 분석)를 사용하여 숲 패치를 이미지 개체로 형성하고 숲 연결성을 정확하게 수량화했습니다. [9] 이러한 노력에서 이미지는 자체 버전(이미지의 몸체)에서 컴파일된 몸체로 렌더링되고, 보급 프로세스(memeplex)에 포함되어 탐색되며, 따라서 변환을 위한 정교한 잠재력을 가진 매우 효과적인 구조(이미지 객체)로 윤곽이 지정됩니다. [10] html이며 이미지 개체로 추적할 수 있습니다. [11] 머신 러닝 알고리즘에 기반한 이미지 객체의 다중 클래스 분류를 위한 소프트웨어 모델을 소개합니다. [12] 단일 저차원 매니폴드를 사용하는 재구성 오류 또는 잠재 표현에만 기반한 기존 AD 방법의 대부분은 배경이 복잡한 이미지 개체에 적합하지 않은 경우가 많습니다. [13] 본 논문에서 연구원들의 목적은 스트립 변환 방법을 사용하여 이미지 객체를 사용하여 텍스트 데이터를 전송하는 것입니다. [14] 실험은 접근 방식이 이미지 요소의 수를 크게 줄여 처리 알고리즘의 복잡성을 줄이는 데 도움이 되는 동시에 확장된 슈퍼픽셀이 이미지 개체에 더 정확하게 대응한다는 것을 보여줍니다. [15] 이 알고리즘은 이미지 정보의 경계선을 강조 표시하기 위해 이미지 객체의 선/가장자리를 식별하는 역할을 합니다. [16] 최적의 분할 척도는 이미지 객체가 전체 이미지에서 실제 지상 객체와 특징을 전반적으로 가장 잘 나타내는 척도입니다. [17] 이 목적을 달성하기 위해 스펙트럼 영역에서 파생된 이미지 객체가 이미지 번역에 통합되어 객체 수준의 대상 스타일과 같은 이미지를 생성합니다. [18] 제안된 객체 기반 스테레오 매칭 전략에서는 비용 필터링을 위한 동질성 가중치와 이미지 객체에 의한 가중치 통합 비용을 포함한 두 가지 개선 사항을 고려합니다. [19] 예제는 또한 알고리즘이 자동 회수 중에 고정된 이미지 개체와 인코딩 중에 고정되었지만 시각적으로 주목받지 않은 개체를 구별하는 방법을 보여줍니다. [20] 그 후, 우리는 새로운 훈련 이미지를 정확하게 자르지 않고 이미지 객체의 색 공간과 공간적 변화를 학습하기 위해 Denoised-ConvNets 구조를 구성합니다. [21] 연구의 목적은 데이터 무결성 위반 없이 데이터 세트에 있는 전체 이미지 개체 집합을 전송하는 것이었습니다. [22] OBIA가 이미지 객체의 공간적 특성을 통합함에 따라 우리는 반자동 접근 방식 내에서 손상 평가를 위한 객체 기반 피쳐의 효율성을 평가하는 것도 목표로 삼았습니다. [23] 첫째, 여러 지식 삼중항이 질문과 관련될 수 있지만 하나의 지식만이 이미지 객체와 관련됩니다. [24] 사실, MMU 변형은 특정 최적화 매개변수에서 공간 규모를 보존하는 이미지 객체의 인스턴스를 생성합니다. [25] 전자는 진화 알고리즘을 구축하는 데 사용되는 반면 PGVF(Poisson Solution Gradient Vector Field)는 모든 이미지 객체의 경계를 향해 진화를 지시합니다. [26] 거친 파편은 토양 프로파일 이미지의 슈퍼픽셀 분석, 이미지 객체의 히스토그램 분류, 거친 파편의 추출 및 정량화의 세 단계로 정량화되었습니다. [27]