I många visuella klassificeringsuppgifter är den rumsliga fördelningen av diskriminativ information (i) inte enhetlig t.ex. Personen "läser" kan skiljas från att "ta ett foto" baserat på området runt armarna d.v.s. ignorerar benen och ii) har variationer inom klassen t.ex. olika läsare kan hålla böckerna annorlunda. Motiverade av dessa observationer, föreslår vi att lära sig den diskriminerande rumsliga salthalt av bilder samtidigt lära sig en maximal marginal klassificering för en given visuell klassificering uppgift. Genom att använda bärgningskartorna för att väga motsvarande visuella egenskaper förbättras den diskriminerande kraften i bildrepresentationen. Vi behandlar saliencykartorna som latenta variabler och låter dem anpassa sig till bildinnehållet för att maximera klassificeringspoängen, samtidigt som vi legaliserar förändringen i saliencykartorna. Våra experimentella resultat på tre utmanande datauppsättningar, för (i) human aktionsklassificering, (ii) finkornig klassificering och (iii) scenklassificering, visar metodens effektivitet och vida tillämplighet.
Sharma m.fl. I REF föreslås ett tillvägagångssätt som bygger på att man lär sig en maximal marginalklassificering för att lära sig den diskriminativa rumsliga betydelsen av bilder.
Discriminative spatial saliency for image classification
{'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']}