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10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201606007

基于衣物共现信息与多任务学习的衣物识别

引用
多任务学习(MTL)未考虑先验概率对学习的影响.针对这一问题,文中提出基于衣物共现信息与多任务学习的衣物识别方法(CA-MLT),通过在MTL模型中加入先验约束项整合衣物共现信息,并对传统的扩展梯度算法进行相应的修改,从而提高衣物类别分类器的性能.实验表明,CA-MLT的平均性能优于单一任务学习、神经网络及传统的多任务学习等方法,训练结果便于可视化,可用于特征选择.

衣服识别、多任务学习(MTL)、衣服共现约束项

29

TP18(自动化基础理论)

国家自然科学基金项目U1501254,61572143,61502108,61502109,61472089,61202269;广东省自然科学基金项目2014A030306004,2014A030308008;广东省科技计划项目2015B010108006,2015B010131015,2013B051000076,2012B01010029;广州市科技计划项目2014Y2-00027;软件新技术国家重点实验室开放课题KFKT2014B03,KFKT2014B23;National Natural Science Foundation of China No.U1501254,61572143,61502108,61502109,61472089,61202269 、Natural Science Foundation of Guangdong Province2014A030306004,2014A030308008;Key Technology Research and Development Programs of Guangdong Province2015B010108006,2015B010131015,2012B01010029,2013B051000076;Science and Technology Program of Guangzhou2014Y2-00027;Opening Project of the State Key Laboratory for Novel Software TechnologyKFKT2014B03,KFKT2014B23

2016-08-31(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共8页

534-541

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1003-6059

34-1089/TP

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2016,29(6)

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