Abstract-Vi studerar storskaliga bildklassificeringsmetoder som kan integrera nya klasser och träningsbilder kontinuerligt över tid till försumbar kostnad. I detta syfte överväger vi två avståndsbaserade klassificeringar, k-nearest granne (k-NN) och närmaste klass medelvärde (NCM) klassificerare, och införa en ny metrisk inlärningsmetod för den senare. Vi inför också en utvidgning av NCM-klassificering för att möjliggöra rikare klass representationer. Experiment på ImageNet 2010 utmaning dataset, som innehåller över 10 6 träningsbilder av 1000 klasser, visar att, överraskande, NCM classifier jämför gynnsamt med den mer flexibla k-NN classifier. Dessutom är NCM-prestandan jämförbar med den för linjära SVM som får nuvarande toppmoderna prestanda. Experimentellt studerar vi generaliseringens prestanda till klasser som inte användes för att lära sig mätvärdena. Med hjälp av en metrisk inlärd på 1000 klasser, visar vi resultat för ImageNet-10K dataset som innehåller 10 000 klasser, och få prestanda som är konkurrenskraftig med den nuvarande toppmoderna samtidigt som order av magnitud snabbare. Dessutom visar vi hur en noll-shot klass tidigare baserat på ImageNet hierarkin kan förbättra prestanda när få träningsbilder finns tillgängliga.
Metoden REF ) lär sig en diskriminativ metriska på den ursprungliga uppsättningen av klasser, och klassificerar prover helt enkelt baserat på närmaste klass medelvärde.
Distance-Based Image Classification: Generalizing to New Classes at Near-Zero Cost
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}