Large-scale image classification using ensembles of nested dichotomies
10.3233/978-1-61499-320-9-87
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/23484
Tipus de documentText en actes de congrés
Data publicació2013
EditorIOS Press
Condicions d'accésAccés obert
Llevat que s'hi indiqui el contrari, els
continguts d'aquesta obra estan subjectes a la llicència de Creative Commons
:
Reconeixement-NoComercial-SenseObraDerivada 3.0 Espanya
ProjecteINTELLACT - Intelligent observation and execution of Actions and manipulations (EC-FP7-269959)
Abstract
Many techniques to reduce the cost at test time in large-scale problems involve a hierarchical organization of classifiers, but are either too expensive to learn or degrade the classification performance. Conversely, in this work we show that using ensembles of randomized hierarchical decompositions of the original problem can both improve the accuracy and reduce the computational complexity at test time. The proposed method is evaluated in the ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge’10, with promising results.
CitacióRamisa, A.; Torras, C. Large-scale image classification using ensembles of nested dichotomies. A: Congrés Internacional de l’Associació Catalana d’Intel·ligència Artificial. "Artificial intelligence research and development: proceedings of the 16th International Conference of the Catalan Association for Artificial Intelligence". Vic: IOS Press, 2013, p. 87-90.
ISBN978-1-61499-319-3
Versió de l'editorhttp://http://dx.doi.org/10.3233/978-1-61499-320-9-87
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
1455-Large-scal ... -of-nested-dichotomies.pdf | 169,9Kb | Visualitza/Obre |