Attribut har tilltalande egenskaper och gynnar många datorseende problem, såsom objektigenkänning, lärande med människor i slingan, och bildhämtning. Medan det befintliga arbetet huvudsakligen arbetar med att utnyttja attribut för olika datorseende problem, hävdar vi att de mest grundläggande problem-hur att exakt och robust detektera attribut från bilder-har lämnats under utforskad. Särskilt, det befintliga arbetet tar sällan uttryckligen itu med behovet av att attribut detektorer bör generalisera väl mellan olika kategorier, inklusive de tidigare osedda. Noterar att detta är analogt med målet för multi-source domän generalization, om vi behandlar varje kategori som en domän, ger vi ett nytt perspektiv för att attributera detektion och föreslå att växla tekniker i multi-source domän generalization för att lära korskategori generalizable attribut detektorer. Vi validerar vår förståelse och strategi med omfattande experiment på fyra utmanande dataset och tre olika problem.
Gan och Al. REF undersökte problemet med hur man exakt och robust detekterar attribut från bilder eller videor, och de inlärda kvalitetsattributdetektorerna visas generalisera väl mellan olika kategorier.
Learning Attributes Equals Multi-Source Domain Generalization
{'venue': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}