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feature-selection - 计算机视觉中的 "Bag of Words"和 "Bag of features"有什么区别?

转载 作者:行者123 更新时间:2023-12-04 07:41:36 24 4
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研究该主题,可以找到作者使用“词袋”模型进行图像分类/检索的论文,而其他人则使用“特征袋”模型进行类似任务。

尽管我对所涉及的方法有基本的了解(检测和提取视觉词、构建视觉词典、使用机器学习训练分类器),但我仍然看不出这两种模型之间的区别。它们是同义词吗?也许我错过了显示差异的具体示例/文档...

最佳答案

起初有用于文档检索的词袋模型。该模型将每个文档(以及查询)视为一袋词(不考虑每个词的位置)。因此,每个文档都被转换为语言词典大小的向量,保持每个术语的频率(直方图)

Bag of Visual WordsBag of Features 用图像和具有特征的词(或“视觉词”)替换文档并创建非常相似的表示的图像。所以是的,BoF 是 BoVW 的同义词。 BoW 是关于文本检索的。

关于feature-selection - 计算机视觉中的 "Bag of Words"和 "Bag of features"有什么区别?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/18192607/

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