Serwis Infona wykorzystuje pliki cookies (ciasteczka). Są to wartości tekstowe, zapamiętywane przez przeglądarkę na urządzeniu użytkownika. Nasz serwis ma dostęp do tych wartości oraz wykorzystuje je do zapamiętania danych dotyczących użytkownika, takich jak np. ustawienia (typu widok ekranu, wybór języka interfejsu), zapamiętanie zalogowania. Korzystanie z serwisu Infona oznacza zgodę na zapis informacji i ich wykorzystanie dla celów korzytania z serwisu. Więcej informacji można znaleźć w Polityce prywatności oraz Regulaminie serwisu. Zamknięcie tego okienka potwierdza zapoznanie się z informacją o plikach cookies, akceptację polityki prywatności i regulaminu oraz sposobu wykorzystywania plików cookies w serwisie. Możesz zmienić ustawienia obsługi cookies w swojej przeglądarce.
Numerous methods have been proposed for person re-identification, most of which however neglect the matching efficiency. Recently, several hashing based approaches have been developed to make re-identification more scalable for large-scale gallery sets. Despite their efficiency, these works ignore cross-camera variations, which severely deteriorate the final matching accuracy. To address the above...
Traditional action recognition methods aim to recognize actions with complete observations/executions. However, it is often difficult to capture fully executed actions due to occlusions, interruptions, etc. Meanwhile, action prediction/recognition in advance based on partial observations is essential for preventing the situation from deteriorating. Besides, fast spotting human activities using partially...
Recently, zero-shot action recognition (ZSAR) has emerged with the explosive growth of action categories. In this paper, we explore ZSAR from a novel perspective by adopting the Error-Correcting Output Codes (dubbed ZSECOC). Our ZSECOC equips the conventional ECOC with the additional capability of ZSAR, by addressing the domain shift problem. In particular, we learn discriminative ZSECOC for seen...
In this letter, we propose a novel approach for learning semantics-driven attributes, which are discriminative for zero-shot visual recognition. Latent attributes are derived in a principled manner, aiming at maintaining class-level semantic relatedness and attribute-wise balancedness. Unlike existing methods that binarize learned real-valued attributes via a quantization stage, we directly learn...
Podaj zakres dat dla filtrowania wyświetlonych wyników. Możesz podać datę początkową, końcową lub obie daty. Daty możesz wpisać ręcznie lub wybrać za pomocą kalendarza.