檢索結果:共8筆資料 檢索策略: "Tyng-Luh Liu".ecommittee (精準) and cadvisor.raw="鮑興國"
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近幾年來,僅利用少量標籤資料來訓練模型並分類新類別已備受廣大注意,此類的任務稱為少樣本分類學習。雖然在此領域中已有重大的進展,但多數現行少樣本分類學習之方法以目標與來源資料來自相同的分布為前提。因此…
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我們提出了一個利用遷移式學習技術的二元分類方法處理組內差異性高的資料集,我們都知道對組內差異性高的資料集如果收集到的數量不多,通常分類結果不會太好,原因是資料集內部可能又被細分為很多類,這種情況下,…
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多年來在電腦視覺的領域裡,object tracking一直是備受關注的研究議題。最近幾年,online boosting是其中一項成功應用在object tracking上的研究。當目標物移動速度…
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我們提出了應用於非監督遷移學習的方法,此方法基於特徵空間擴散和保守的標記策略。遷移學習近年來在許多應用上引發了關注。深度學習的成功故事使我們要求從源域中的有效建模進而擴展於目標域的有效建模。正如許多…
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可信度傳遞演算法為處理機率圖形模型時常用的演算法。但隨著網際網路的快速發展,網路上的資訊也呈現爆發性的成長,這使得我們在使用可信度傳遞演算法做分析這些資料所成的圖時變得需要更多的時間來做計算。同時,…
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We propose a method for tracking articulated body. In our framework, the articulated tracking is co…
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We propose a method of model selection for the dataset of hybrid types, that is, the dataset includ…
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Abstract We usually rely on effective search engines to maximize the usage of rich web information.…