Vi undersökte de beräkningsmässiga egenskaperna hos den naturliga objekthierarkin i samband med stjärnbildsobjektklassmodeller, och dess nytta för objektklassigenkänning. Vi observerade först en intressant beräkningsegenskaper i objekthierarkin: att jämföra igenkännandegraden när man använder modeller av objekt på olika nivåer, de högre mer inkluderande nivåerna (t.ex. slutna fordon eller fordon) uppvisar högre recall men lägre precision jämfört med den klassspecifika nivån (t.ex. buss). Dessa inneboende skillnader tyder på att en kombination av objektklassificeringar från olika hierarkiska nivåer till en enda klassificering kan förbättra klassificeringen, eftersom det verkar som om dessa modeller fångar olika aspekter av objektet. Vi beskriver en metod för att kombinera dessa klassificeringar, och analyserar under vilka förhållanden förbättring kan garanteras. När vi får ett litet prov av en ny objektklass beskriver vi en metod för att överföra kunskap över trädhierarkin, mellan relaterade objekt. Slutligen beskriver vi omfattande experiment med hjälp av objekthierarkier som erhållits från allmänt tillgängliga datauppsättningar, och visar att de kombinerade klassificeringarna avsevärt förbättrar igenkänningsresultaten.
Zweig och Weinshall REF undersökte överföringslärande med en metod som bygger på att kombinera objektklassificeringar från olika hierarkiska nivåer till en enda klassificering.
Exploiting Object Hierarchy: Combining Models from Different Category Levels
{'venue': '2007 IEEE 11th International Conference on Computer Vision', 'journal': '2007 IEEE 11th International Conference on Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}