Image classification with limited data information
Image classification is a fundamental problem in image processing and computer vision. Recent algorithms have achieved significantly better results by learning deep features from large-scale datasets, such as ImageNet. However, in practice, challenges persist, especially with (I) low-quality image d...
محفوظ في:
المؤلف الرئيسي: | Cheng, Hao |
---|---|
مؤلفون آخرون: | Wen Bihan |
التنسيق: | Thesis-Doctor of Philosophy |
اللغة: | English |
منشور في: |
Nanyang Technological University
2024
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/174167 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
FEW-SHOT IMAGE RECOGNITION AND OBJECT DETECTION
بواسطة: LI YITING
منشور في: (2023) -
Few-shot fine-grained classification with Spatial Attentive Comparison
بواسطة: Ruan, Xiaoqian, وآخرون
منشور في: (2022) -
PERSONALIZED VISUAL INFORMATION CAPTIONING
بواسطة: WU SHUANG
منشور في: (2023) -
Learning to Self-Train for Semi-Supervised Few-Shot Classification
بواسطة: Xinzhe Li, وآخرون
منشور في: (2020) -
HELA-VFA: a hellinger distance-attention-based feature aggregation network for few-shot classification
بواسطة: Lee, Gao Yu, وآخرون
منشور في: (2024)