基于深度四元组网络的非对称域嵌入用于未见交通标志识别
计算机视觉与模式识别
2017-12-07 v1
摘要
视觉识别的最新进展凭借大量监督数据取得了全面成功。然而，获取大规模监督数据集往往具有挑战性。对于智能交通应用即交通标志识别而言同样如此。例如，用一个国家的数数据训练的模型在没有大量数据的情况下可能难以推广到另一个国家。我们提出了一种在给定代表性类模板时对未见类进行分类的新型特征嵌入方案。交通标志不同于其他物体，拥有官方图像。我们利用来自真实与合成域的四重关系进行共域嵌入。我们的四元组网络充分利用了不同域样本间显式的成对相似性关系。我们在三个数据集上通过涉及单样本分类与特征泛化的两个实验验证了我们的方法。结果表明，所提方法在已见与未见类上均优于对比方法。
引用
@article{arxiv.1712.01907,
title = {Co-domain Embedding using Deep Quadruplet Networks for Unseen Traffic Sign Recognition},
author = {Junsik Kim and Seokju Lee and Tae-Hyun Oh and In So Kweon},
journal= {arXiv preprint arXiv:1712.01907},
year = {2017}
}
备注
To appear in AAAI 2018