Selection itérative de transformations pour la classification d'images

Mattis Paulin 1 Jérôme Revaud 1 Zaid Harchaoui 1 Florent Perronnin 2 Cordelia Schmid 1
1 LEAR - Learning and recognition in vision
Inria Grenoble - Rhône-Alpes, LJK - Laboratoire Jean Kuntzmann, INPG - Institut National Polytechnique de Grenoble
2 Xerox Research Centre Europe [Meylan]
Résumé : En classification d'images, une stratégie efficace pour apprendre un classifieur invariant à certaines transformations consiste à augmenter l'échantillon d'apprentissage par le même ensemble d'exemples mais auxquels les transformations ont été appliquées. Néanmoins, lorsque l'ensemble des transformations possibles est grand, il peut s'avérer difficile de sélectionner un petit nombre de transformations pertinentes parmi elles tout en conservant une taille d'échantillon d'apprentissage raisonnable. optimal. En effet, toutes les transformations n'apportent pas le même impact sur la performance ; certains peuvent même dégrader la performance. Nous proposons un algorithme de sélection automatique de transformations : à chaque itération, la transformation qui donne le plus grand gain en performance est sélectionnée. Nous évaluons notre approche sur les images de la compétition ImageNet 2010 et améliorons la performance en top-5 accuracy de 70.1% à 74.9%.
Mots-clés : Sélection de variables classification d'images exemples virtuels
Type de document :
Communication dans un congrès
RFIA 2014 - Reconnaissance de Formes et Intelligence Artificielle, Jun 2014, Rouen, France. 2014
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Contributeur : Sébastien Adam <>
Soumis le : vendredi 9 mai 2014 - 10:47:16
Dernière modification le : mardi 12 février 2019 - 10:30:05
Document(s) archivé(s) le : samedi 9 août 2014 - 10:51:06

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Mattis Paulin, Jérôme Revaud, Zaid Harchaoui, Florent Perronnin, Cordelia Schmid. Selection itérative de transformations pour la classification d'images. RFIA 2014 - Reconnaissance de Formes et Intelligence Artificielle, Jun 2014, Rouen, France. 2014. 〈hal-00988820〉

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