Features extracted from the proposed sHybridCNN have better performanc的简体中文翻译

Features extracted from the propose

Features extracted from the proposed sHybridCNN have better performance in 4 cases out of 5 compared to original AlexNet and HybridNet respectively. It also confirms the results illustrated in Figure 3 and proves that sHybridCNN can efficiently distinguish positive and negative pairs. That is, sHybridCNN outperforms Hybrid- CNN on images of unseen landmarks.In one case (London Eye) all three methods have almost similar ROC curves and the PR curve of sHybridNet shows lower precision among easy positive pairs (i.e. PR curve drops in the beginning). However, as explained in detail below, deeper analysis indicates that in the London Eye test set there seems to be particularly many image pairs with incorrect ground truth labels.
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与原始的AlexNet和HybridNet相比,从提出的sHybridCNN中提取的特征在5个案例中有4个具有更好的性能。它还证实了图3中所示的结果,并证明sHybridCNN可以有效地区分正对和负对。也就是说,在看不见的地标图像上,sHybridCNN的性能优于Hybrid-CNN。<br>在一种情况下(伦敦眼),所有这三种方法的ROC曲线几乎都相似,而sHybridNet的PR曲线在容易出现的阳性对之间显示出较低的精度(即PR曲线开始下降)。但是,正如下面详细解释的那样,更深入的分析表明,在伦敦眼测试集中,似乎有很多带有错误的地面真实标签的图像对。
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与原始的 AlexNet 和混合网相比,从提议的 sHybridNET 中提取的功能在 5 个案例中的 4 个案例中具有更好的性能。它还证实了图 3 中显示的结果,并证明 sHybridCNN 可以有效地区分正对和负对。这就是说,在看不见的地标图像上,希布里德CNN的表现优于混合CNN。<br>在一个案例中(伦敦眼),所有三种方法都有几乎相似的 ROC 曲线,而 SHybridNet 的 PR 曲线在简单的正对中显示精度较低(即 PR 曲线在开始时下降)。然而,正如下面详细解释的,更深入的分析表明,在伦敦眼测试集似乎有特别多的图像对与不正确的地面真理标签。
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与原AlexNet和HybridNet相比,从sHybridCNN中提取的特征在5例中有4例具有更好的性能。它也证实了图3所示的结果,并证明sHybridCNN可以有效地区分正负对。也就是说,sHybridCNN在看不见的地标图像上比Hybrid-CNN更出色。<br>在一个病例(伦敦眼)中,所有三种方法的ROC曲线几乎相似,sHybridNet的PR曲线在易阳性对中显示出较低的精确度(即PR曲线在开始下降)。然而,正如下面详细解释的,更深入的分析表明,在伦敦眼睛测试集中,似乎有特别多的图像对与不正确的地面真值标签。<br>
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