用于小镜头细粒度图像分类的双线性模子

2020.01.08

投稿:彭蕾部分:通讯与信息工程学院浏览次数:

活动信息

时间: 2020年01月13日 10:30

所在: 校本部东区12号楼B525

行健讲坛学术讲座

433


时间:2020年1月13日(周一)上午10: 30

所在:校本部东区12号楼B525

讲座:用于小镜头细粒度图像分类的双线性模子

演讲者:张健教授 悉尼科技大学

演讲者简介:

张健教授,,,,,,悉尼科技大学多媒体数据剖析实验室主任,,,,,,曾在悉尼摩托罗拉实验室的视觉信息处置惩罚实验室担当高级研究工程师,,,,,,后成为视觉通讯研究团队的首席研究工程师和基金会司理。。。。。。曾任澳大利亚NICT的首席研究员和项目认真人。。。。。。张教授照旧IEEE高级会员,,,,,,2008年IEEE多媒体信号处置惩罚钻研会手艺项目主席;IEEE多媒体学报联合编辑;IEEE视频手艺电路和系统汇刊(T-CSVT)联合编辑器;欧洲图像和视频处置惩罚杂志联合编辑。。。。。。

讲座摘要

这次演讲将先容小粒度分类问题(FSFG),,,,,,它重点解决了在具有挑战性的小粒度学习情形下的小粒度分类问题。。。。。。提出了一种新的低秩对双线性池操作来捕获支持图像和盘问图像之间的细微差别,,,,,,从而学习有用的距离怀抱。。。。。。别的,,,,,,还设计了特征对齐层,,,,,,将支持的图像特征与盘问的图像特征举行比对。。。。。。综合实验效果批注,,,,,,8188cc威尼斯LRPABN模子与最先进的分类要领相比,,,,,,具有更好的性能。。。。。。


约请人通讯与信息工程学院 曾丹教

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