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Improved Object Categorization and Detection Using Comparative Object Similarity

由于在现实世界中物体的固有长尾分布,我们不太可能通过为每个类别提供许多视觉示例来训练一个目标识别器/检测器。我们必须在目标类别之间共享视觉知识,以便在很少或没有训练示例的情况下进行学习。在本文中,我们证明了局部目标相似信息(即类别对是相似的还是不同的)是一个非常有用的线索,可以将不同的类别联系在一起,从而实现有效的知识转移。关键洞见:给定一组相似的目标类别和一组不同的类别,一个好的目标模型应该对来自相似类别的示例的响应比来自不同类别的示例的响应更强烈。为了利用这种依赖于类别的相似度正则化,我们开发了一个正则化的核机器算法来训练训练样本很少或没有训练样本的类别的核分类器。我们还采用了最先进的目标检测器来编码对象相似性约束。我们对来自Labelme数据集的数百个类别进行的实验表明,我们的正则化内核分类器可以显著改进目标分类。我们还在PASCAL VOC 2007基准数据集上评估了改进的目标检测器。

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