Abstrakt. Avbild-till-klass (I2C) avstånd används först i Naive-Bayes Nearest-Neighbor (NBNN) klassificering för bildklassificering och har framgångsrikt hanterat dataset med stora intra-klass varianser. Detta avstånds prestanda beror dock i hög grad på det stora antalet lokala funktioner i träningssetet och testbilden, som kräver tunga beräkningskostnader för sökning i närmaste granne (NN) i testfasen. Om man använder ett litet antal lokala funktioner för att påskynda NN-sökningen kommer resultatet att bli dåligt. I detta dokument föreslår vi en stor marginalram för att förbättra diskrimineringen av I2C-avstånd, särskilt för ett litet antal lokala särdrag genom att lära sig per-klass Mahalanobis-mått. Våra I2C avstånd är anpassningsbara till olika klasser genom att kombinera med den inlärda metriska för varje klass. Dessa multipla Per-klass mätvärden lärs samtidigt genom att bilda ett konvext optimeringsproblem med de begränsningar som I2C avstånd från varje träningsbild till dess tillhörande klass bör vara mindre än avståndet till andra klasser med stor marginal. En gradient nedstigning metod tillämpas för att effektivt lösa detta optimeringsproblem. För ökad effektivitet och prestanda, antar vi också idén om rumslig pyramid begränsning och lärande I2C distans funktion för att förbättra denna I2C avstånd. Vi visar i experiment att den föreslagna metoden avsevärt kan överträffa den ursprungliga NBNN i flera vanliga bilddatauppsättningar, och våra bästa resultat kan uppnå state-of-the-art prestanda på de flesta datauppsättningar.
Wang m.fl. föreslog en per-klass Mahalanobis avstånd metrisk för att förbättra prestandan för I2C avstånd för ett litet antal lokala funktioner REF.
Image-to-class distance metric learning for image classification
{'venue': 'ECCV', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}