Medan kunskapsöverföring (KT) mellan objektklasser har accepterats som en lovande väg mot skalbar igenkänning, är de flesta experimentella KT-studier förvånansvärt begränsade i antalet objektklasser som beaktas. För att stödja anspråk från KT w.r.t. Skalbarhet förespråkar vi därför att vi utvärderar KT i en storskalig miljö. I detta syfte tillhandahåller vi en omfattande utvärdering av tre populära metoder för KT på en nyligen föreslagen storskalig datauppsättning, ImageNet Large Scale Visual Recognition Competition 2010 data set. I en första miljö jämförs de direkt med one-vs-all klassificering som ofta försummas i KT papper och i en andra miljö utvärderar vi deras förmåga att möjliggöra noll-shot lärande. Även om ingen av KT-metoderna kan förbättra över en-vs-all klassificering de visar sig värdefulla för noll-shot lärande, särskilt hierarkisk och direkt likhet baserad KT. Vi föreslår och beskriver också flera förlängningar av de utvärderade tillvägagångssätt som är nödvändiga för denna storskaliga studie.
I REF utvärderades olika överföringsutbildningsmetoder i stor skala med hjälp av ILSVRC'10-datasetet.
Evaluating knowledge transfer and zero-shot learning in a large-scale setting
{'venue': 'CVPR 2011', 'journal': 'CVPR 2011', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}