Learning object categories from Google’s image search
Current approaches to object category recognition require datasets of training images to be manually prepared, with varying degrees of supervision. We present an approach that can learn an object category from just its name, by utilizing the raw output of image search engines available on the Intern...
Автори: | Fergus, R, Fei-Fei, L, Perona, P, Zisserman, A |
---|---|
Формат: | Conference item |
Мова: | English |
Опубліковано: |
IEEE
2005
|
Схожі ресурси
Схожі ресурси
-
Learning object categories from internet image searches
за авторством: Fergus, R, та інші
Опубліковано: (2010) -
A visual category filter for Google Images
за авторством: Fergus, R, та інші
Опубліковано: (2004) -
A sparse object category model for efficient learning and exhaustive recognition
за авторством: Fergus, R, та інші
Опубліковано: (2005) -
A sparse object category model for efficient learning and complete recognition
за авторством: Fergus, R, та інші
Опубліковано: (2006) -
Object class recognition by unsupervised scale-invariant learning
за авторством: Fergus, R, та інші
Опубліковано: (2003)