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J-GLOBAL ID：201702270939608411   整理番号：17A0379836

画像再ランキングのための結びつきを用いたランク付けへの深い学習に基づく学習【Powered by NICT】

Deep learning-based learning to rank with ties for image re-ranking

著者 (5件)： Zhao Piplong (College of Electronic Information and Automation, Civil Aviation University of China, Tianjin) ,  Wu Ou (CAS Center for Excellence in Brain Science and Intelligence Technology, National Laboratory of Pattern Recognition, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Guo Liyuan (College of Electronic Information and Automation, Civil Aviation University of China, Tianjin) ,  Hu Weiming (CAS Center for Excellence in Brain Science and Intelligence Technology, National Laboratory of Pattern Recognition, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Yang Jinfeng (College of Electronic Information and Automation, Civil Aviation University of China, Tianjin)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： DSP  ページ： 452-456  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ランク問題に対する既存の学習では,学習されたランキング関数は,それらの予測されたスコアに基づいて,分散オブジェクトのソーティングを行う。,二つまたはそれ以上の対象は関連性の同一度(あるいは同順位を持つオブジェクトと呼ばれる)をほとんども完全秩序化物体リストが得られた。枕木を含む物体に対して,より合理的な順位付け取り組みは,オブジェクト間の選択と結びつき関係の両方を判定できる順位付け関数を学習することである。本論文では,新しい対ランキングアルゴリズムを提案し,画像再ランク付けに適用した。具体的には,新しい損失関数に基づく再ランク画像への深層学習を利用した。まくら木関係は,訓練と試験プロセスの両方で検討した。結果として,学習されたランキング関数は,この枕木を含む物体をランク付けするために用いることができる。実験結果は,提案したアルゴリズムの有効性を示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 損失関数 ,  *画像 ,  ソーティング ,  アルゴリズム ,  *等級づけ
準シソーラス用語： 深層学習 ,  スコア , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (2件)： ランキング ,  学習