Carregant...
Carregant...

Vés al contingut (premeu Retorn)

Class-weighted convolutional features for visual instance search

Autor
Jiménez, A.; Alvarez, J.; Giro, X.
Tipus d'activitat
Presentació treball a congrés
Nom de l'edició
BMVC 2017 - 28th British Machine Vision Conference
Any de l'edició
2017
Data de presentació
2017-09-06
Llibre d'actes
Proceedings of the 28th British Machine Vision Conference 2017
Pàgina inicial
1
Pàgina final
12
Projecte finançador
Procesado de información heterogénea y señales en grafos para Big Data:aplicación en cribado de alto rendimiento,teledetección,multimedia y HCI
Repositori
http://hdl.handle.net/2117/107619 Obrir en finestra nova
URL
https://bmvc2017.london/programme-1/ Obrir en finestra nova
Resum
Image retrieval in realistic scenarios targets large dynamic datasets of unlabeled images. In these cases, training or fine-tuning a model every time new images are added to the database is neither efficient nor scalable. Convolutional neural networks trained for image classification over large datasets have been proven effective feature extractors for image retrieval. The most successful approaches are based on encoding the activations of convolutional layers, as they convey the image spatial i...
Citació
Jiménez, A., Alvarez, J., Giro, X. Class-weighted convolutional features for visual instance search. A: British Machine Vision Conference. "Proceedings of the 28th British Machine Vision Conference 2017". London: 2017, p. 1-12.
Grup de recerca
GPI - Grup de Processament d'Imatge i Vídeo
IDEAI-UPC Intelligent Data Science and Artificial Intelligence

Participants

  • Jiménez Sanfiz, Albert  (autor ponent)
  • Alvarez, Jose M.  (autor ponent)
  • Giro Nieto, Xavier  (autor ponent)

Arxius