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搜索资源 - supervised segmentation
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Supervised Image Segmentation Using Markov Random Fields
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包含8篇半监督学习方面的中文文献，关于半监督学习的中文文献并不是很多，我把我找到的一些文章贡献一下。分别为：“半监督学习综述”“有关半监督学习的问题及研究”“基于半监督学习的网络流量分析”“基于核策略的半监督学习方法”“一种基于半监督学习的多模态WEB查询精华方法”“半监督学习机制下的说话人辨认算法”“半监督学习在入侵系统中的应用”“基于半监督学习的眉毛图像分割方法”-Includes eight semi-supervised learning of Chinese literature on
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基于区域融合的半监督的图像分割算法。首先在背景和前景手动设置初始分割标记，在迭代过程中不断通过区域融合操作获得最大相似度的区域，从而实现目标分割。-Regional integration based on semi-supervised image segmentation. First of all, in the background and foreground segmentation manually set the initial marking, in the iteration
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数字图像处理和监督分类基本操作。包括点运算、几何变换、图像增强、频域滤波、彩色图像处理，形态学变换、图像分割、特征提取、识别初步等。- The basic operation of digital image processing and supervised classification. Including point arithmetic, geometric transformation, image enhancement, frequency domain filtering, co
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CVPR2012_oral
Weakly Supervised Structured Output Learning for Semantic Segmentation-We address the problem of weakly supervised semantic
segmentation. The training images are labeled only by the
classes they contain, not by their location in t
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基于改进的马尔可夫、监督分类方法实现的图像分割、效果较好。-Improved Markov-based supervised classification methods to achieve image segmentation, better results.
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This file belongs to semi supervised clustering
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