I detta dokument tar vi itu med problemet med domänanpassning för att utföra objektklassificerings- och detektionsuppgifter i videoövervakning som börjar med en generisk utbildad detektor. Just det, Vi lade fram en ny transduktiv överföring lärram baserad på en sekventiell Monte Carlo filter för att specialisera en generisk klassificering mot en specifik scen. Den föreslagna algoritmen approximerar iterativt målfördelningen som en uppsättning prover (väljs från både käll- och måldomäner) som ger näring åt inlärningssteget hos en specialiserad klassificeringsgivare. Utgångsklassificeringen tillämpas på fotgängardetektering i en trafikplats. Vi har genom många experiment, på CUHK Square Dataset och MIT Traffic Dataset, visat att prestandan hos den specialiserade klassificeraren överträffar den generiska klassificeringen och att den föreslagna algoritmen presenterar uppmuntrande resultat.
Maamatou m.fl. REF lade fram en transduktiv överföringsutbildningsmetod baserad på ett SMC-filter för att iterativt bygga en ny specialiserad datauppsättning som användes för att utbilda en ny specialiserad fotgängardetektor.
Transductive Transfer Learning to Specialize a Generic Classifier Towards a Specific Scene
{'venue': 'VISIGRAPP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}