亲爱的研友该休息了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!身体可是革命的本钱,早点休息,好梦!

Boosting Image Classification Accuracy Leveraging Finer Grained Labels

Boosting(机器学习) 计算机科学 人工智能 上下文图像分类 模式识别(心理学) 机器学习 计算机视觉 图像(数学)
作者
Lei Zhu
标识
DOI:10.1109/icicml60161.2023.10424766
摘要

As the landscape of deep learning has evolved rapidly, numerous models and methodologies have emerged, revolutionizing the domain of image classification. In recent years, OpenAI’s Contrastive Language-Image Pre-Training (CLIP) model, which uniquely bridges visual and textual information, has demonstrated robust generalization across diverse tasks, presenting fresh avenues and opportunities for image classification. Building upon the capabilities of the CLIP model, this research further explores the possibility that finer grained labels may help improve the accuracy of image classification. The proposed method is divided into three steps. First, determine existing or manually annotated sub-class labels to capture nuanced details within primary categories. Second, use CLIP as a feature extractor, augmented with a fully connected layer. This setup facilitates supervised classification, leveraging the granularity of the identified sub-class labels. Third, the classified sub-labels are mapped back to their parent categories, resulting in the final prediction. By introducing and combining the precision of finer-grained labels with CLIP’s robust architecture, this method offers a promising avenue for bolstering classification accuracy. Code is available at https://github.com/24kcqsn/Image-Classification-Leveraging-Finer-Grained-Labels
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
7秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
9秒前
18秒前
dara997发布了新的文献求助10
23秒前
dara997完成签到,获得积分10
28秒前
辣椒油完成签到,获得积分20
34秒前
46秒前
1分钟前
1分钟前
1分钟前
1分钟前
田様应助科研通管家采纳,获得10
2分钟前
量子星尘发布了新的文献求助10
2分钟前
2分钟前
隐形曼青应助noob_采纳,获得10
2分钟前
哈哈哈发布了新的文献求助10
2分钟前
2分钟前
noob_发布了新的文献求助10
2分钟前
科研通AI5应助哈哈哈采纳,获得10
2分钟前
青山完成签到,获得积分10
2分钟前
3分钟前
3分钟前
sunshinelwt发布了新的文献求助10
3分钟前
量子星尘发布了新的文献求助10
3分钟前
3分钟前
去晒月亮完成签到,获得积分20
3分钟前
3分钟前
伯赏元彤发布了新的文献求助10
3分钟前
去晒月亮发布了新的文献求助10
3分钟前
3分钟前
Jimmy发布了新的文献求助10
3分钟前
3分钟前
共享精神应助伯赏元彤采纳,获得10
4分钟前
领导范儿应助科研通管家采纳,获得10
4分钟前
4分钟前
Jimmy完成签到,获得积分10
4分钟前
Billy举报千里求助涉嫌违规
4分钟前
量子星尘发布了新的文献求助10
4分钟前
sunshinelwt完成签到,获得积分10
5分钟前
binyao2024完成签到,获得积分10
5分钟前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 700
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 500
不知道标题是什么 500
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3976665
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3520770
关于积分的说明 11204786
捐赠科研通 3257528
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1798733
邀请新用户注册赠送积分活动 877897
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 806629