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.
In this paper, we propose a novel scheme for domain adaptation in which feature transform and instance weights are jointly optimized. Due to the joint optimization, we can obtain feasible feature transform for domain adaptation while we jointly eliminate source samples which are unrelated to target samples by estimating those weights. By introducing regularization which induces the weights to be homogeneous,...
The task of person re-identification (re-id) is to match images of people observed in different camera views. Recent researches mainly focus on feature representation and metric learning. Many global metric learning approaches have achieved good performance. Since comparing all of the samples with a single global metric is inappropriate to handle heterogeneous data, some local metric learning approaches...
An unsupervised attention-path planning algorithm is proposed and applied to large unknown area classification with small field-of-view cameras. Attention-path planning is formulated as the sequential feature selection problem that greedily finds a sequence of attentions to obtain more informative observations, yielding faster training and higher accuracies. In order to find the near-optimal attention-path,...
Categorization of scenes is a fundamental process of human vision that allows us to efficiently and rapidly analyze our surroundings. Scene classification, the classification of images into semantic categories (e.g., coast, mountains, highways and streets) is a challenging and important problem nowadays. This paper is classifying the scenes using support vector machine with radial basis kernel with...
Podaj zakres dat dla filtrowania wyświetlonych wyników. Możesz podać datę początkową, końcową lub obie daty. Daty możesz wpisać ręcznie lub wybrać za pomocą kalendarza.