Reconocimiento de imágenes detallado con supervisión web, representación gráfica y aprendizaje métrico
Autores: Lin, Jianman; Lin, Jiantao; Gao, Yuefang; Yang, Zhijing; Chen, Tianshui
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2022
Acceso abierto
Artículo científico
2022
Reconocimiento de imágenes detallado con supervisión web, representación gráfica y aprendizaje métrico
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Supervisión débil
Reconocimiento de imágenes detallado
Aprendizaje profundo
Representación gráfica
Aprendizaje métrico
Características holísticas-locales
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 23
Citaciones: Sin citaciones
El objetivo del reconocimiento de imágenes de alta precisión supervisado por la web (FGIR) es distinguir categorías subordinadas basadas en datos recuperados de Internet, lo que puede mitigar significativamente la dependencia del aprendizaje profundo en etiquetas anotadas manualmente.
Descripción
El objetivo del reconocimiento de imágenes de alta precisión supervisado por la web (FGIR) es distinguir categorías subordinadas basadas en datos recuperados de Internet, lo que puede mitigar significativamente la dependencia del aprendizaje profundo en etiquetas anotadas manualmente.