Att helt enkelt välja en modell ur en stor uppsättning möjligheter för en given visionsuppgift är ett förvånansvärt svårt problem, särskilt om det finns begränsade utvärderingsdata med vilka man kan skilja mellan modeller, till exempel när man väljer den bästa "walk" action clasfier från en stor pool av clasfiers stämda för olika visningsvinklar, ljusförhållanden och bakgrundsförlamning. I detta dokument föreslår vi att detta problem med att välja en bra modell kan omarbetas som ett rekommendationsproblem, där målet är att rekommendera en bra modell för en viss uppgift baserat på hur väl en begränsad sonduppsättning modeller verkar utföra. Genom denna konceptuella omdaning kan vi ta med oss alla samarbetsbaserade filtreringstekniker som utvecklats för konsumentrekommendersystem (t.ex. Netflix, Amazon.com). Vi testar denna hypotes om åtgärdsigenkänning, och finner att även när varje modell har direkt betygsatts på ett träningsset, så finner rekommendationen bättre urval för motsvarande testset än de bäst presterande på träningssetet.
Förlaga till rekommendation har föreslagits för åtgärdserkännande Ref.
Model recommendation for action recognition
{'venue': '2012 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2012 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}