Många metoder har föreslagits för att lösa problemet med bildklassificering för ett stort antal kategorier. Bland dem, metoder baserade på trädbaserade representationer uppnå god avvägning mellan noggrannhet och test tid effektivitet. Medan fokus ligger på att lära sig en trädformad hierarki och motsvarande uppsättning klassificeringar, använder de flesta av dem [11, 2, 14] en girig förutsägelsealgoritm för testtidseffektivitet. Vi hävdar att den dramatiska minskningen av noggrannhet vid hög effektivitet orsakas av den specifika designval av lärande och giriga förutsägelse algoritmer. I detta arbete föreslår vi en klassificering som uppnår en bättre avvägning mellan effektivitet och noggrannhet med en given trädformad hierarki. Först konverterar vi klassificeringsproblemet som att hitta den bästa vägen i hierarkin, och en ny gren och bunden-liknande algoritm introduceras för att effektivt söka efter den bästa vägen. För det andra tränar vi gemensamt klassificeringarna med hjälp av en ny strukturerad SVM (SSVM) formulering med ytterligare begränsningar. Som ett resultat, vår metod uppnår en betydande 4,65%, 5.43%, och 4,07% (relativ 24,82%, 41,64%, och 109,79%) förbättring av noggrannheten vid hög effektivitet jämfört med toppmoderna giriga "trädbaserade" metoder [14] på, SUN [32] och ImageNet 1K [9] dataset, respektive. Slutligen visar vi att vår gren-och-bundet-liknande algoritm naturligt rankar sökvägarna i hierarkin (Fig. 8) så att användarna kan bearbeta dem vidare.
Sol och al. REF ansåg klassificeringsproblemet vara att hitta den bästa vägen i etikettträdet och föreslog en gren-och-bundet-liknande algoritm.
Find the Best Path: An Efficient and Accurate Classifier for Image Hierarchies
{'venue': '2013 IEEE International Conference on Computer Vision', 'journal': '2013 IEEE International Conference on Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}