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01.08.2016 | Ausgabe 1/2016

International Journal of Computer Vision 1/2016

Sparse Output Coding for Scalable Visual Recognition

Zeitschrift:
International Journal of Computer Vision > Ausgabe 1/2016
Autoren:
Bin Zhao, Eric P. Xing
Wichtige Hinweise
Communicated by Antonio Torralba and Alexei Efros.

Abstract

Many vision tasks require a multi-class classifier to discriminate multiple categories, on the order of hundreds or thousands. In this paper, we propose sparse output coding, a principled way for large-scale multi-class classification, by turning high-cardinality multi-class categorization into a bit-by-bit decoding problem. Specifically, sparse output coding is composed of two steps: efficient coding matrix learning with scalability to thousands of classes, and probabilistic decoding. Empirical results on object recognition and scene classification demonstrate the effectiveness of our proposed approach.

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Literatur
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