Размерность итогового признакового описания изображения в алгоритмах классификации изображений, основанных на bag-of-words подходе, равна
Пусть словарь в алгоритме классификации изображений изображений, основанном на bag-of-words подходе, строится с использованием алгоритма k-means на наборе из M дескрипторов ключевых точек, размерность дескриптора равна N, число кластеров равно L. Чему будет равна размерность итогового признакового описания изображения:
Пусть словарь в алгоритме классификации изображений изображений, основанном на bag-of-words подходе, строится с использованием алгоритма k-means. Число кластеров равно 3, центроиды кластеров равны, соответственно (0,0), (1, 1) и (2,2). Изображение, для которого необходимо построить признаковое описание, содержит 2 ключевых точки с дескрипторами, равными (0, 0.25) и (1.75, 1.75). Какое из нижеперечисленных признаковых описаний соответствует данному изображению:
Пусть словарь в алгоритме классификации изображений изображений, основанном на bag-of-words подходе, строится с использованием алгоритма k-means. Число кластеров равно 3, центроиды кластеров равны, соответственно (0,0), (1, 1) и (2,2). Изображение, для которого необходимо построить признаковое описание, содержит 4 ключевых точки с дескрипторами, равными (-1, -1), (-2, -2), (3, 3) и (3.25, 3.75). Какое из нижеперечисленных признаковых описаний соответствует данному изображению:
Результатом работы алгоритма классификации изображений является:
Какие данные используются при обучении словаря в bag-of-wordsметоде классификации изображений:
Укажите правильную последовательность шагов при обучении словаря в bag-of-wordsметоде классификации изображений:
Какой из нижеперечисленных алгоритмов не может использовать для обучения модели классификации изображений по вычисленным признаковым описаниям:
Какие из нижеперечисленных алгоритмов могут использоваться для обучения модели классификации изображений по вычисленным признаковым описаниям:
Какому требованию в первую очередь должны удовлетворять дескрипторы ключевых точек с точки зрения качества описания особенностей изображения:
