Deep adversarial subspace clustering
Most existing subspace clustering methods hinge on self-expression of handcrafted representations and are unaware of potential clustering errors. Thus they perform unsatisfactorily on real data with complex underlying subspaces. To solve this issue, we propose a novel deep adversarial subspace clust...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | ZHOU, Pan, HOU, Yunqing, FENG, Jiashi |
---|---|
التنسيق: | text |
اللغة: | English |
منشور في: |
Institutional Knowledge at Singapore Management University
2018
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://ink.library.smu.edu.sg/sis_research/9001 https://ink.library.smu.edu.sg/context/sis_research/article/10004/viewcontent/2018_CVPR_Adversarial_Subspace__1_.pdf |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
المؤسسة: | Singapore Management University |
اللغة: | English |
مواد مشابهة
-
On mitigating hard clusters for face clustering
بواسطة: CHEN, Yingjie, وآخرون
منشور في: (2022) -
Improving multimodal human pose estimation by adversarial modality enhancement
بواسطة: XIA, Jiangnan, وآخرون
منشور في: (2025) -
Faster first-order methods for stochastic non-convex optimization on Riemannian manifolds
بواسطة: ZHOU, Pan, وآخرون
منشور في: (2019) -
Outlier-robust tensor PCA
بواسطة: ZHOU, Pan, وآخرون
منشور في: (2016) -
Efficient meta learning via minibatch proximal update
بواسطة: ZHOU, Pan, وآخرون
منشور في: (2019)