利用仿生可训练特征提取器学习音频与图像表示
计算机视觉与模式识别
2018-01-03 v1 人工智能
声音
音频与语音处理
图像与视频处理
摘要
模式识别与信号处理的最新进展涉及从带标签训练样本中自动学习数据表示。典型方法基于深度学习和卷积神经网络,需要大量带标签训练样本。在这项工作中,我们提出了新颖的特征提取器,可用于在自动配置过程中学习单原型样本的表示。我们将所提出的特征提取器应用于音频和图像处理中,并在基准数据集上展示了它们的有效性。
引用
@article{arxiv.1801.00688,
title = {Learning audio and image representations with bio-inspired trainable feature extractors},
author = {Nicola Strisciuglio},
journal= {arXiv preprint arXiv:1801.00688},
year = {2018}
}
备注
Accepted for publication in the journal "Eleectronic Letters on Computer Vision and Image Understanding"