Towards robust visual recognition: learning from imperfect data
Though Deep Convolutional Neural Networks (DCNN) have shown success in many tasks in the field of computer vision, the huge effort made in constructing large-scale annotated datasets is indispensable. Even the prevailing models can fail when the dataset does not cover enough samples. For example, fo...
محفوظ في:
| المؤلف الرئيسي: | |
|---|---|
| مؤلفون آخرون: | |
| التنسيق: | Thesis-Doctor of Philosophy |
| اللغة: | English |
| منشور في: |
Nanyang Technological University
2023
|
| الموضوعات: | |
| الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/164415 |
| الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|