Har visuella uppgifter ett förhållande, eller har de inget samband? Skulle till exempel en normal yta kunna förenkla uppskattningen av en bilds djup? Intuition besvarar dessa frågor positivt, vilket innebär att det finns en struktur bland visuella uppgifter. Att känna till denna struktur har anmärkningsvärda värden; det är det begrepp som ligger till grund för överföringsinlärning och ger ett principfast sätt att identifiera uppsägningar i olika uppgifter, t.ex. att sömlöst återanvända övervakning bland relaterade uppgifter eller lösa många uppgifter i ett system utan att fylla på komplexiteten. Vi föreslår en fullständig beräkningsmetod för modellering av rummets struktur av visuella uppgifter. Detta görs genom att hitta (första och högre ordningen) överföra lärande beroenden över en ordbok på tjugo sex 2D, 2.5D, 3D, och semantiska uppgifter i ett latent utrymme. Produkten är en beräkningsmässig taxonomisk karta för uppgiftsöverföring lärande. Vi studerar konsekvenserna av denna struktur, t.ex. icke-triviala uppkom relationer, och utnyttja dem för att minska efterfrågan på märkta data. Vi tillhandahåller en uppsättning verktyg för beräkning och undersökning av denna taxonomiska struktur inklusive en lösare användare kan använda sig av för att hitta tillsynsregler för deras användningsfall.
Zamir m.fl. Ref använde en beräkningsmetod för att rekommendera den bästa politiken för överföring av lärande mellan en uppsättning käll- och måluppgifter.
Taskonomy: Disentangling Task Transfer Learning
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}