Abstract-This paper introducerar tre nya bidrag till problemen med bildklassificering och bildsökning. Först föreslår vi en ny kvantiseringsalgoritm för bildlappar. Andra konkurrenskraftiga metoder kräver en stor kodbok och provtagning av många lokala regioner för korrekt bildbeskrivning, på bekostnad av en oöverkomlig bearbetningstid. Vi introducerar Extremt Randomized Clustering Forests-ensembler av slumpmässigt skapade kluster träd-som är mer exakta, mycket snabbare att träna och testa, och mer robust mot bakgrund skräp jämfört med state-of-the-art metoder. För det andra föreslår vi en effektiv metod för bildklassificering som kombinerar ERC-Forests och saliency maps mycket nära med bildinformationsprovtagning. För en given bild bygger en classifier en saliency map online, som den använder för klassificering. Vi demonstrerar hastighets- och noggrannhetsförbättringar i flera toppmoderna bildklassificeringsuppgifter. Slutligen visar vi att våra ERC-Forests används mycket framgångsrikt för att lära sig avstånd mellan bilder av aldrig skådade objekt. Vår algoritm lär sig de karakteristiska skillnaderna mellan lokala deskriptorer från par av "samma" eller "olika" objekt, kvantifierar dessa skillnader med ERC-Forests, och beräknar likheten från denna kvantisering. Vi uppvisar betydande förbättringar jämfört med de senaste konkurrensstrategierna.
Många maskininlärningsprocesser har visat god klassificering av bildkategorier med bildfunktioner REF och ensembler av slumpmässigt skapade klusterträd.
Randomized Clustering Forests for Image Classification
{'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']}