Medan kunskapsöverföring (KT) mellan objektklasser har accepterats som en lovande väg mot skalbar igenkänning, är de flesta experimentella KT-studier förvånansvärt begränsade i antalet objektklasser som beaktas. För att stödja anspråk från KT w.r.t. Skalbarhet förespråkar vi därför att vi utvärderar KT i en storskalig miljö. I detta syfte tillhandahåller vi en omfattande utvärdering av tre populära metoder för KT på en nyligen föreslagen storskalig datauppsättning, ImageNet Large Scale Visual Recognition Competition 2010 data set. I en första miljö jämförs de direkt med one-vs-all klassificering som ofta försummas i KT papper och i en andra miljö utvärderar vi deras förmåga att möjliggöra noll-shot lärande. Även om ingen av KT-metoderna kan förbättra över en-vs-all klassificering de visar sig värdefulla för noll-shot lärande, särskilt hierarkisk och direkt likhet baserad KT. Vi föreslår och beskriver också flera förlängningar av de utvärderade tillvägagångssätt som är nödvändiga för denna storskaliga studie.
Flera metoder för kunskapsöverföring mellan objektklasser som syftar till skalbarhet mot ett stort antal klasser presenteras i REF.
Evaluating knowledge transfer and zero-shot learning in a large-scale setting
{'venue': 'CVPR 2011', 'journal': 'CVPR 2011', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}