基于深度排序SVM的相对属性分类
计算机视觉与模式识别
2021-11-16 v1 机器学习
机器学习
摘要
相对属性表示图像对之间某一特定属性的强弱程度。我们引入一种带有排序 SVM 损失函数的深度孪生网络，称为深度排序 SVM（DRSVM），以判断一对图像中哪一张具有更强的特定属性表现。该网络以端到端方式训练，联合学习视觉特征与排序函数。我们在四个图像基准数据集 LFW-10、PubFig、UTZap50K-lexi 和 UTZap50K-2 上证明了我们的方法相对于最先进方法的有效性。在四个图像基准数据集中的三个上，DRSVM 在跨属性的平均准确率方面超越了最先进水平。
引用
@article{arxiv.2009.07717,
title = {Relative Attribute Classification with Deep Rank SVM},
author = {Sara Atito Ali Ahmed and Berrin Yanikoglu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2009.07717},
year = {2021}
}