feature extraction câu

• Mel Frequency Cepstral Coefficients MFCC is used for feature extraction.
  Mel Scale Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) là một phương pháp rút
• This process known as feature extraction.
  Quá trình này được gọi là Relation Extraction.
• This process known as feature extraction.
  Phần này được gọi là Feature Extraction.
• This process known as feature extraction.
  Phần này được gọi là Feature Extraction.
• This is called feature extraction.
  Phần này được gọi là Feature Extraction.
• This is called feature extraction.
  Phần này được gọi là Feature Extraction.
• Can you get a feature extraction?
  Anh lọc một phần cho xem được không?
• The first one is Feature Extraction, where the features are designed by humans and are always subjective.
  Đầu tiên là tính năng trích xuất, nơi các tính năng được thiết kế bởi con người và luôn luôn chủ quan.
• DNN prediction is very fast and it is thought that DNNs do not require any feature extraction at all."
  Dự đoán của DNN rất nhanh, và nhiều chuyên gia tin rằng DNN không yêu cầu bất kỳ trích xuất tính năng nào cả".
• The process of feature extraction and calculation also becomes difficult or fails when a face is poorly lit, on an angle or partially covered.
  Quá trình trích xuất và tính toán cũng trở nên khó khăn hoặc thất bại khi một khuôn mặt được chiếu sáng kém, trên một góc hoặc được che một phần.
• It uses familiar history-based modeling tools found in all major CAD products, along with automated feature extraction from scan data.
  Nó sử dụng công cụ mô hình lịch sử quen thuộc, được tìm thấy trong tất cả các sản phẩm CAD lớn, cùng với tính năng dựng hình tự động từ dữ liệu quét
• Examples of traditional feature extraction algorithms are Scale-invariant feature transform (SIFT), Speeded up robust features (SURF), and Binary Robust Independent Elementary Features (BRIEF).
  Ví dụ về các thuật toán trích xuất feature truyền thống là Scale-invariant feature transform (SIFT), Speeded up robust features (SURF) và Binary Robust Independent Elementary Features (BRIEF).
• I had built several crawlers with Node.js, so I decided to build a feature extraction mechanism on top of pre-existing work.
  Tôi đã xây dựng một số trình thu thập dữ liệu với Node.js, vì thế tôi quyết định sẽ xây dựng một thuộc tính trích xuất trên nền các công việc trước đây.
• According to information supplied to retailers, Kinect is capable of simultaneously tracking up to six people, including two active players for motion analysis with a feature extraction of 20 joints per player.
  Theo như các thông tin của các hãng bán lẻ, Kinect có thể ghi nhận 6 người cùng lúc kể cả hai người chơi để phân tích chuyển động của 20 khớp xương mỗi người chơi.
• According to information supplied to retailers, Kinect is capable of simultaneously tracking up to six people, including two active players for motion analysis with a feature extraction of 20 joints per player.
  Theo nhƣ các thông tin của các hãng bán lẻ, Kinect có thể ghi nhận 6 ngƣời cùng lúc kể cả hai ngƣời đang chơi để phân tích chuyển động của 20 khớp xƣơng mỗi ngƣời chơi.
• The first of these is Computer Vision which will equip you with knowledge of a range of image processing, feature extraction and shape representation and transformation techniques.
  Việc đầu tiên là ảnh máy tính, mà sẽ trang bị cho bạn kiến ​​thức của một loạt các xử lý hình ảnh, tính năng khai thác và đại diện hình dáng và kỹ thuật chuyển đổi.
• With deep neural networks, we can perform feature extraction and classification in one shot, which means we could only need to design one model.
  Với các mạng sâu (Deep Network), chúng tôi có thể thực hiện trích xuất và phân loại tính năng trong một lần, điều đó có nghĩa là chúng tôi chỉ phải thiết kế một mô hình (one model).
• This has unique benefits when challenged with creating augmented reality experiences for indoor environments, when other tracking configurations are not sufficient for feature extraction.
  Điều này có lợi ích độc đáo khi thách thức với việc tạo ra tăng cường thực tế kinh nghiệm cho môi trường trong nhà, khi cấu hình theo dõi khác không đủ để khai thác tính năng.
• It uses familiar history-based modeling tools found in all major CAD products, along with automated feature extraction from scan data.
  Nó sử dụng quen thuộc công cụ dựa trên mô hình lịch sử được thấy trong tất cả các sản phẩm phần mềm CAD lớn khác nhau , cùng với tính năng khai thác tự động từ dữ liệu quét.
• Algorithm: The algorithm itself I chose for this task was taken from this awesome book on feature extraction and called Generalized Hough Transform (pretty different from the regular Hough Transform).
  Thuật toán: Bản thân thuật toán tôi chọn cho tác vụ này được lấy từ điều này cuốn sách tuyệt vời về tính năng trích xuất và được gọi là Generalized Hough Transform (khá khác với Hough Transform thông thường).