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卖网站赚钱,域名注册的网址,企业老板培训课程,免费网站建站2773机器学习在联合分类与分割及鲁棒凸优化中的应用 联合分类与分割中的关键技术 在图像的联合分类与分割领域，涉及到诸多关键的理论和算法。 1. 线积分转换与能量流计算 - 最初有公式 $\frac{\partial E}{\partial \xi_i} = \int_{\hat{c}} [r_o(I (x), \hat{c}) - r_b(I (…机器学习在联合分类与分割及鲁棒凸优化中的应用联合分类与分割中的关键技术在图像的联合分类与分割领域，涉及到诸多关键的理论和算法。1.线积分转换与能量流计算- 最初有公式 $\frac{\partial E}{\partial \xi_i} = \int_{\hat{c}} [r_o(I (x), \hat{c}) - r_b(I (x), \hat{c})] \left\langle \frac{\partial \hat{c}}{\partial \xi_i}, \hat{n} \right\rangle d \hat{s}$ ，其中轮廓曲线由弧长 $\hat{s}$ 参数化，$\hat{n}$ 为对应的外法线。- 当参数 $\xi_i$ 作用于 3D 坐标时，由于 $\hat{c}$ 和 $\hat{n}$ 位于 2D 图像平面，上述线积分计算困难。因此将其转换为围绕遮挡曲线 $C$ 的线积分，通过一系列推导得到 $\left\langle \frac{\partial \hat{c}}{\partial \xi}, \hat{n} \right\rangle d \hat{s} = \left\langle\frac{\partial \pi(C)}{\partial \xi}, J \frac{\partial \pi(C)}{\partial s} \right\rangle ds$ ，其中 $J = \begin{bmatrix} 0 1 \ -1 0 \end{bmatrix}$ ，进一步得到 $\left\langle \frac{\partial \hat{c}}{\partial \xi}, \ha