主題を調査すると、著者が「Bag of Words」モデルを使用して画像の分類/検索を行っている論文を見つけることができますが、他の人は「Bag of features」モデルを使用して同様のタスクを行っています。
関連する方法 (ビジュアル ワードの検出と抽出、ビジュアル ディクショナリの構築、機械学習を使用した分類器のトレーニング) についての基本的な理解はありますが、両方のモデルの違いはまだわかりません。それらは同義語ですか？たぶん、違いを示す具体的な例/ドキュメントを見逃した...
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最初は、ドキュメント検索用のBag of Wordsモデルがありました。このモデルでは、すべてのドキュメント (およびクエリも) が単語の袋であると見なされます (各単語の位置は考慮されません)。したがって、すべてのドキュメントは、各用語の頻度を保持する言語辞書のサイズのベクトルに変換されました (ヒストグラム)
Bag of Visual WordsまたはBag of Featuresは、ドキュメントを画像に置き換え、単語を機能 (または "Visual Words") に置き換えて、画像の非常に類似した表現を作成します。はい、BoF は BoVW の同義語です。BoW はテキスト検索に関するものです。
于 2013-08-25T10:25:34.670 に答える