Vi presenterar lokala Naive Bayes Nearest Granne, en förbättring av NBNN bildklassificeringsalgoritm som ökar klassificeringsnoggrannheten och förbättrar dess förmåga att skala till ett stort antal objektklasser. Den viktigaste iakttagelsen är att endast de klasser som representeras i det lokala grannskapet av en deskriptor bidrar avsevärt och tillförlitligt till deras senare sannolikhetsberäkningar. Istället för att upprätthålla en separat sökstruktur för varje klass utbildning deskriptorer, slår vi samman alla referensdata tillsammans till en sökstruktur, vilket gör det möjligt att snabbt identifiera en deskriptor's lokala grannskap. Vi visar en ökad klassificeringsnoggrannhet när vi ignorerar justeringar av de mer avlägsna klasserna och visar att körtiden växer med loggen över antalet klasser snarare än linjärt i antalet klasser som den ursprungliga. Lokal NBNN ger en 100 gånger högre hastighet än den ursprungliga NBNN på Caltech 256 dataset. Vi tillhandahåller också den första direkta jämförelsen av NBNN mot rumsliga pyramidmetoder med hjälp av en gemensam uppsättning inmatningsfunktioner. Vi visar att lokala NBNN överträffar alla tidigare NBNN-baserade metoder och den ursprungliga rumsliga pyramidmodellen. Vi finner dock att lokala NBNN, samtidigt som de konkurrerar med, inte slår toppmoderna rumsliga pyramidmetoder som använder lokala mjuka uppdrag och max-pooling.
McCann och Lowe REF föreslog att man skulle bygga en enda sökstruktur för alla klasser och att man endast skulle beakta närliggande deskriptorer, vilket ger en ökad prestanda.
Local Naive Bayes Nearest Neighbor 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']}