基于原型的跨数据集比较
计算机视觉与模式识别
2023-09-06 v1 多媒体
摘要
数据集摘要是检查数据集的一种有效方法。然而，当应用于单个数据集时，视觉概念的发现受限于那些最突出的概念。我们认为比较方法可以扩展这一范式，以实现超越最突出概念的更丰富的数据集检查形式。为支持数据集比较，我们提出一个跨数据集学习概念级原型的模块。我们利用自监督学习在无监督情况下发现这些原型，并在两个案例研究中展示了我们方法的益处。我们的结果表明数据集比较扩展了数据集检查，并希望鼓励更多此方向的工作。代码与使用说明见 https://github.com/Nanne/ProtoSim
引用
@article{arxiv.2309.02401,
title = {Prototype-based Dataset Comparison},
author = {Nanne van Noord},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.02401},
year = {2023}
}
备注
To be presented at ICCV 2023