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Sift est une méthode d'extraction de caractéristiques qui réduit le contenu de l'image à un ensemble de points utilisés pour détecter des modèles similaires dans d'autres images. Cet algorithme est généralement lié aux applications de vision par ordinateur, y compris la correspondance d'images et la détection d'objets.
- Comment fonctionne la fonctionnalité SIFT?
- Qu'est-ce que le tamisage dans l'apprentissage en profondeur?
- Qu'est-ce que Tamis et Surf?
- Qui est plus rapide tamiser ou surf?
Comment fonctionne la fonctionnalité SIFT?
Sift aide à localiser les fonctionnalités locales d'une image, communément appelée «points clés» de l'image. Ces points clés sont à l'échelle & invariant de rotation qui peut être utilisé pour diverses applications de vision par ordinateur, comme la correspondance d'images, la détection d'objets, la détection de scène, etc.
Qu'est-ce que le tamisage dans l'apprentissage en profondeur?
SIFT (Scale-Invariant Fonction Transform) est l'algorithme d'origine utilisé pour la détection des points de clé, mais il n'est pas gratuit pour une utilisation commerciale. Le descripteur de caractéristiques SIFT est invariant à la mise à l'échelle uniforme, à l'orientation, aux changements de luminosité et partiellement invariant à une distorsion affine.
Qu'est-ce que Tamis et Surf?
Sift est un algorithme utilisé pour extraire les fonctionnalités des images. Le surf est un algorithme efficace est le même que les performances SIFT et réduite en complexité de calcul. L'algorithme Sift présente sa capacité dans la majeure partie de la situation, mais ses performances sont toujours lentes.
Qui est plus rapide tamiser ou surf?
Le surf est 3 fois plus rapide que SIFT car l'utilisation de l'image intégrale et du filtre de boîte. Sift et Surf sont bons dans l'éclairage change d'images.
