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Erschienen in:
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2012 | OriginalPaper | Buchkapitel

Attribute Learning in Large-Scale Datasets

verfasst von : Olga Russakovsky, Li Fei-Fei

Erschienen in: Trends and Topics in Computer Vision

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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We consider the task of learning visual connections between object categories using the ImageNet dataset, which is a large-scale dataset ontology containing more than 15 thousand object classes. We want to discover

visual

relationships between the classes that are currently missing (such as similar colors or shapes or textures). In this work we learn 20 visual attributes and use them in a zero-shot transfer learning experiment as well as to make visual connections between semantically unrelated object categories.

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Nächstes Kapitel Combining Language Sources and Robust Semantic Relatedness for Attribute-Based Knowledge Transfer
Metadaten
Titel
Attribute Learning in Large-Scale Datasets
verfasst von
Olga Russakovsky
Li Fei-Fei
Copyright-Jahr
2012
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Buch
Trends and Topics in Computer Vision

Print ISBN: 978-3-642-35748-0

Electronic ISBN: 978-3-642-35749-7

Copyright-Jahr: 2012

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-35749-7_1