Abstrakt. Vi är intresserade av storskalig bildklassificering och särskilt av inställningen där bilder som motsvarar nya eller befintliga klasser kontinuerligt läggs till i träningssetet. Vårt mål är att ta fram klassificerare som kan inkludera sådana bilder och klasser på flygningen till (nära) noll kostnad. Vi kastar detta problem i en av att lära sig en metrisk som delas över alla klasser och utforska k-nearest granne (k-NN) och närmaste klass medel (NCM) klassificerare. Vi lär oss mätvärden på ImageNet 2010 utmaning data set, som innehåller mer än 1.2M träningsbilder av 1K klasser. Förvånansvärt nog jämför NCM-klassificeringen gynnsamt med den mer flexibla k-NN-klassificeringen och har jämförbar prestanda med linjära SVM. Vi studerar också generaliseringsprestandan, bland annat genom att använda det inlärda mätvärdet på ImageNet-10K-datasetet, och vi får konkurrenskraftiga resultat. Slutligen utforskar vi noll-shot klassificering, och visar hur noll-shot modellen kan kombineras mycket effektivt med små träningsdataset.
Mensink m.fl. REF noterade att det närmaste klassmedelvärdet (NCM) har denna egenskap.
Metric learning for large scale image classification: generalizing to new classes at near-zero cost
{'venue': 'ECCV', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}