面向极相似物体识别的深度学习方法和吉娃娃与松饼问题应用
人工智能
2018-01-30 v1 机器学习
摘要
我们着手解决诸如吉娃娃或松饼问题这类极相似物体的识别问题，以期至少达到人类视觉水平的识别能力。我们常规的深层结构化机器学习仍未能解决该问题。过去约一年里我们在社区中多次见到此问题。今天我们为其提出了最先进（state-of-the-art）的解决方案。我们的方法颇为巧妙，可获得极高的准确率。我们提出了深度迁移学习方法，可应对此类所有问题，而不限于吉娃娃或松饼问题。这是在小型数据集上训练的最佳方法，无需像其他方法那样要求海量数据。
引用
@article{arxiv.1801.09573,
title = {Deep Learning Approach for Very Similar Objects Recognition Application on Chihuahua and Muffin Problem},
author = {Enkhtogtokh Togootogtokh and Amarzaya Amartuvshin},
journal= {arXiv preprint arXiv:1801.09573},
year = {2018}
}
备注
8 pages,4 figures