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#Estimation
论文笔记(8):BING: Binarized Normed Gradients for Objectness Estimation at 300fps
译文:《基于二值化赋范梯度特征的一般对象估计》摘要:通过训练通用的对象估计方法来产生一组候选对象窗口,能够加速传统的滑动窗口对象检测方法。我们观察到一般对象都会有定义完好的封闭轮廓,而且通过将相关图像窗口重置为固定大小,就可以通过梯度幅值进行区分。基于以上的观察以及复杂度的考虑,为了明确训练方法,我们将窗口固定为8*8...
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2021-02-16
论文
笔记
BING
Binarized
Normed
Chapter 9:Noise-Estimation Algorithms
作者:桂。时间:2017-06-14 12:08:57链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6956556.html 主要是《Speechenhancement:theoryandpractice》的读书笔记,全部内容可以点击这里。书中代码:http://pa...
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2020-10-09
Chapter
Noise-Estimation
Algorithms
【MLE】最大似然估计Maximum Likelihood Estimation
模型已定,参数未知 已知某个随机样本满足某种概率分布,但是其中具体的参数不清楚,参数估计就是通过若干次试验,观察其结果,利用结果推出参数的大概值。最大似然估计是建立在这样的思想上:已知某个参数能使这个样本出现的概率最大,我们当然不会再去选择其他小概率的样本,所以干脆就把这个参数作为估计的真实值。  ...
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2020-04-06
MLE
最大
似然
估计
Maximum
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