Learning Fine-Grained Image Similarity with Deep Ranking

Learning fine-grained image similarity is a challenging task. It needs to capture between-class and within-class image differences. This paper proposes a deep ranking model that employs deep learning techniques to learn similarity metric directly from images. It has higher learning capability than m...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	2014 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition s. 1386 - 1393
Hlavní autoři:	Jiang Wang, Yang Song, Leung, Thomas, Rosenberg, Chuck, Jingbin Wang, Philbin, James, Bo Chen, Ying Wu
Médium:	Konferenční příspěvek Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	IEEE 01.06.2014
Témata:	Algorithms Computational modeling Computer architecture Computer vision Conferences Learning Load modeling Mathematical models Neural networks Pattern recognition Ranking Semantics Similarity Training data Visualization
ISSN:	1063-6919, 1063-6919
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!