A sparse object category model for efficient learning and exhaustive recognition
We present a "parts and structure" model for object category recognition that can be learnt efficiently and in a semi-supervised manner: the model is learnt from example images containing category instances, without requiring segmentation from background clutter. The model is a sparse repr...
Автори: | Fergus, R, Perona, P, Zisserman, A |
---|---|
Формат: | Conference item |
Мова: | English |
Опубліковано: |
IEEE
2005
|
Схожі ресурси
Схожі ресурси
-
A sparse object category model for efficient learning and complete recognition
за авторством: Fergus, R, та інші
Опубліковано: (2006) -
Learning object categories from Google’s image search
за авторством: Fergus, R, та інші
Опубліковано: (2005) -
Learning object categories from internet image searches
за авторством: Fergus, R, та інші
Опубліковано: (2010) -
Object class recognition by unsupervised scale-invariant learning
за авторством: Fergus, R, та інші
Опубліковано: (2003) -
A visual category filter for Google Images
за авторством: Fergus, R, та інші
Опубліковано: (2004)