Collaborative error reduction for hierarchical classification
Hierarchical classification (HC) is a popular and efficient way for detecting the semantic concepts from the images. The conventional method always selects the branch with the highest classification response. This branch selection strategy has a risk of propagating classification errors from higher...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | ZHU, Shiai, WEI, Xiao-Yong, NGO, Chong-wah |
---|---|
التنسيق: | text |
اللغة: | English |
منشور في: |
Institutional Knowledge at Singapore Management University
2014
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://ink.library.smu.edu.sg/sis_research/6355 https://ink.library.smu.edu.sg/context/sis_research/article/7358/viewcontent/1_s2.0_S1077314214000769_main.pdf |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
المؤسسة: | Singapore Management University |
اللغة: | English |
مواد مشابهة
-
Error recovered hierarchical classification
بواسطة: ZHU, Shiai, وآخرون
منشور في: (2013) -
On the sampling of web images for learning visual concept classifiers
بواسطة: ZHU, Shiai, وآخرون
منشور في: (2010) -
Video concept detection by learning from web images: A case study on cross domain learning
بواسطة: ZHU, Shiai, وآخرون
منشور في: (2013) -
Sampling and ontologically pooling web images for visual concept learning
بواسطة: ZHU, Shiai, وآخرون
منشور في: (2012) -
Predicting domain adaptivity: Redo or recycle?
بواسطة: YAO, Ting, وآخرون
منشور في: (2012)