IV.LEARN ING PROCESSESA task such as object recognition can usually be的简体中文翻译

IV.LEARN ING PROCESSESA task such a

IV.LEARN ING PROCESSESA task such as object recognition can usually be achieved with two very different ap proaches: image processing or learning processes. In the se ction III and IV we proposed a TLR only based on image processing but the question arises whether learning processes could give better results for such a task. In order to evaluate th e previously described TLR we also developed traffic light recognition based on the use of learning processes.Using object-marked sequences acquired with an on-vehicle camera, we extracted traffic lights and non-traffic lights samples. Table I descr ibes different datasets used for training and Fig. 10 show so me of the samples used.
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IV.LEARN ING PROCESSES <br>如对象识别通常可以用两个非常不同的AP proaches实现任务:图像处理或学习过程。在SE ction III和IV,我们提出了一个TLR仅基于图像处理的,但问题是学习过程是否能给出这样的任务更好的结果。为了评估前作先前所描述的TLR我们还开发了基于使用学习过程的红绿灯识别。<br>使用具有车载摄像机获取的标记物序列,我们提取交通灯和非交通灯样品。表一DESCR IBES用于培训和图不同的数据集。10表演所以我样本中使用。
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Ⅳ。学习 ING 流程<br>对象识别等任务通常可以通过两个截然不同的 ap proa 实现:图像处理或学习过程。在第三和第四节,我们提出了一个只基于图像处理的TLR,但问题是学习过程能否为这项任务提供更好的结果。为了评估之前描述的 TLR,我们还根据学习过程的使用开发了红绿灯识别。<br>使用使用车载摄像头获取的对象标记序列,我们提取了交通灯和非交通灯样本。表 I descr ibe 用于培训的不同数据集,图 10 显示了所使用的示例。
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四、 学习过程<br>像目标识别这样的任务通常可以通过两种截然不同的方法来完成:图像处理或学习过程。在第三节和第四节中,我们提出了一个仅基于图像处理的TLR,但问题是学习过程是否能为这样的任务提供更好的结果。为了评估之前描述的TLR,我们还开发了基于学习过程的红绿灯识别。<br>利用车载摄像机采集的目标标记序列,提取交通灯和非交通灯样本。表1描述了用于训练的不同数据集,图10显示了使用的样本。<br>
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