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...

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:2012 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition S. 2288 - 2295
Hauptverfasser: Kostinger, M., Hirzer, M., Wohlhart, P., Roth, P. M., Bischof, H.
Format: Tagungsbericht
Sprache:Englisch
Veröffentlicht: IEEE 01.06.2012
Schlagworte:
ISBN:9781467312264, 1467312266
ISSN:1063-6919, 1063-6919
Online-Zugang:Volltext
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