Een modulair consistent, disciminatief kader voor gestructureerde 'output learning in computer vision'. KU Leuven
State-of-the-art computerzichtsystemen zijn fundamenteel afhankelijk van statistisch leren om de prestaties te optimaliseren op een specifieke toepassing. Momenteel zijn statistische kaders in computervisie meestal gebaseerd op classificatie
en regressie, probabilistische grafische modellen of discriminerende gestructureerde voorspellingskaders zoals de Gestructureerde Output Support Vector Machine (SOSVM). Hoewel sommige van de best ...