Withthis size of vocabulary, severa

With
this size of vocabulary, several orders of magnitude less
features from the database have to be explicitly considered.
Thus both higher retrieval quality and efficiency is obtained.
In particular, we obtain sub-second retrieval times for a
database of a million images, while in [17], only on the
order of a few thousand frames was attempted. We use
hierarchical scoring, meaning that other nodes than the leaf
nodes are considered, but the number of images attached
to the inverted file of a node are limited to a fixed number,
since larger inverted files are expensive and provide little
entropy in the TF-IDF scoring.

Kết quả (Việt) 1:

Vớinày kích thước của từ vựng, một số đơn đặt hàng của các cường độ ít hơnCác tính năng từ cơ sở dữ liệu phải được xem xét một cách rõ ràng.Vì vậy, lấy chất lượng cao hơn và hiệu quả thu được.Đặc biệt, chúng tôi có được tra cứu phụ thứ hai lần cho mộtcơ sở dữ liệu của hình ảnh một triệu, trong khi trong [17], chỉ vào cácThứ tự của một vài nghìn khung đã được cố gắng. Chúng tôi sử dụngghi bàn thứ bậc, có nghĩa là các nút đó khác hơn so với lánút được xem xét, nhưng số lượng hình ảnh đính kèmđể các tập tin bị lộn ngược của một nút được giới hạn đến một số cố định,kể từ khi tập tin lớn hơn ngược là đắt tiền và cung cấp ítdữ liệu ngẫu nhiên trong các lực lượng đặc nhiệm-IDF điểm.

Kết quả (Việt) 2:

Với
kích thước này về từ vựng, số đơn đặt hàng của các cường độ ít
tính năng từ cơ sở dữ liệu phải được xem xét một cách rõ ràng.
Do đó cả hai cao chất lượng phục hồi và hiệu quả thu được.
Đặc biệt, chúng tôi có được lần hồi phụ thứ hai cho một
cơ sở dữ liệu của một triệu hình ảnh, trong khi trong [17], chỉ có trên
thứ tự của một vài ngàn khung đã được cố gắng. Chúng tôi sử dụng
cho điểm theo cấp bậc, nghĩa là các node khác hơn so với lá
nút được xem xét, nhưng số lượng hình ảnh đính kèm
để các file đảo của một nút được giới hạn cho một số cố định,
từ các tập tin ngược lớn hơn là tốn kém và mang lại rất ít
entropy trong TF- IDF điểm.