Weighted Adaptive(가중 적응형)란 무엇입니까?
Weighted Adaptive 가중 적응형 - Then, the CTPI deconvolution algorithm based on the weighted adaptive (WA) total variation (TV) (WA-TV) optimization was constructed, which was compared with tensor total variation (TTV) and Motion-adaptive sparse parity (MASP). [1] The silhouette constraint is weighted adaptively according to the accuracy of pose estimation in order to handle truncations, occlusions and complex human poses. [2]그런 다음 가중 적응(WA) 총 변화(TV)(WA-TV) 최적화를 기반으로 하는 CTPI 디콘볼루션 알고리즘을 구축하고 이를 TTV(텐서 총 변화) 및 MASP(모션 적응 희소 패리티)와 비교했습니다. [1] 실루엣 제약 조건은 잘림, 오클루전 및 복잡한 인간 포즈를 처리하기 위해 포즈 추정의 정확도에 따라 적응적으로 가중치가 부여됩니다. [2]
Novel Weighted Adaptive
The present contribution extends this method and incorporates new techniques for a more stable model reduction through the Lanczos algorithm and a novel weighted adaptive windowing technique. [1] In this paper, we propose a novel weighted adaptive location estimation (WALE) algorithm. [2]현재 기여는 이 방법을 확장하고 Lanczos 알고리즘과 새로운 가중치 적응형 윈도우 기술을 통해 보다 안정적인 모델 축소를 위한 새로운 기술을 통합합니다. [1] 본 논문에서는 새로운 가중 적응 위치 추정(WALE) 알고리즘을 제안한다. [2]
Gaussian Weighted Adaptive
Based on the intensity distribution model around the edge of screw holes within actual captured images, a Gaussian weighted adaptive threshold method is proposed to replace traditional Otsu threshold algorithm to identify the edge of screw holes in a level of subpixel. [1] Based on a large number of industrial process data with complex distribution, this paper proposes a locally linear embedded (LLE) compound statistic fault detection method based on Gaussian weighted adaptive selection k-nearest neighbor. [2]실제 캡처된 이미지 내 나사 구멍 가장자리 주변의 강도 분포 모델을 기반으로 가우시안 가중 적응 임계값 방법이 서브픽셀 수준에서 나사 구멍 가장자리를 식별하기 위해 기존 Otsu 임계값 알고리즘을 대체하기 위해 제안됩니다. [1] 본 논문에서는 복잡한 분포를 가진 많은 산업 공정 데이터를 기반으로 가우시안 가중 적응 선택 k-최근접 이웃을 기반으로 하는 LLE(Local Linear Embedded) 복합 통계 결함 검출 방법을 제안합니다. [2]