Abstract Lärande modeller för att upptäcka och klassificera objektkategorier är ett utmanande problem i maskinseende. Även om diskriminerande metoder för inlärning och klassificering i princip har överlägsna prestanda, ger generativa metoder många användbara egenskaper, varav en är förmågan att naturligt etablera explicit överensstämmelse mellan modellkomponenter och scenfunktioner, vilket i sin tur gör det möjligt att hantera saknade data och oövervakad inlärning i rörigt tillstånd. Vi utforskar ett hybridgenerativt/diskriminativt tillvägagångssätt med hjälp av 'Fisher Kernels' (Jaakola, T., et al. I förväg i neurala informationsbehandlingssystem, Vol. 11 s. 487-493, 1999), som bibehåller de flesta av de önskvärda egenskaperna hos generativa metoder, samtidigt som klassificeringsprestandan ökar genom en diskriminerande inställning. Våra experiment, som genomförs på ett antal populära riktmärken, visar på starka resultatförbättringar jämfört med motsvarande generativ metod. Dessutom visar vi hur detta hybridlärande paradigm kan utvidgas för att ta itu med flera kvarstående utmaningar inom datorseendet, bland annat hur man kombinerar flera objektmodeller och lärande med omärkt data.
Ett annat exempel är den hybridgenerativa/diskriminativa metod som föreslås i REF för att upptäcka och klassificera objektkategorier i maskinversionsdomänen.
Hybrid Generative-Discriminative Visual Categorization
{'venue': 'International Journal of Computer Vision', 'journal': 'International Journal of Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}