有人可以解释如何实现均值漂移算法，以便在对象检测中合并检测窗口吗？一个例子是使用HOG功能的Dalal和Triggs行人检测的工作。在行人上有重叠的检测窗口后，他们应用平均移动来组合这些检测窗口...
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我非常了解平均移位如何合并检测窗口的基本概念。我遇到的困难是理解平均移位背后的数学。我目前正在阅读书籍，但他们没有详细说明他们对算法的解释。如果有一个更简单的解释或者你可以建议一个好的来源，我会非常感激
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应用中的均值转换示例：Mean Shift segmentation
好吧，我不确定这是否会有所帮助，但平均转变背后的想法是群集是数据点往往靠得很近的地方。该数据点也被假定为独立且从概率分布相同地分布。之后，您会找到本地最大值。
可以在此处找到更好的图表理解来源：Segmentation
通过文件中的平均移位搜索分段。希望我帮助你理解它背后的概念（：