POOF: Part-Based One-vs.-One Features for Fine-Grained Categorization, Face Verification, and Attribute Estimation
From a set of images in a particular domain, labeled with part locations and class, we present a method to automatically learn a large and diverse set of highly discriminative intermediate features that we call Part-based One-vs.-One Features (POOFs). Each of these features specializes in discrimina...
Uloženo v:
| Vydáno v: | 2013 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition s. 955 - 962 |
|---|---|
| Hlavní autoři: | , |
| Médium: | Konferenční příspěvek |
| Jazyk: | angličtina |
| Vydáno: |
IEEE
01.06.2013
|
| Témata: | |
| 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!