Large scale metric learning from equivalence constraints
In this paper, we raise important issues on scalability and the required degree of supervision of existing Mahalanobis metric learning methods. Often rather tedious optimization procedures are applied that become computationally intractable on a large scale. Further, if one considers the constantly...
Uloženo v:
| Vydáno v: | 2012 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition s. 2288 - 2295 |
|---|---|
| Hlavní autoři: | , , , , |
| Médium: | Konferenční příspěvek |
| Jazyk: | angličtina |
| Vydáno: |
IEEE
01.06.2012
|
| Témata: | |
| ISBN: | 9781467312264, 1467312266 |
| ISSN: | 1063-6919, 1063-6919 |
| On-line přístup: | Získat plný text |
| Tagy: |
Přidat tag
Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!
|
Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!

