MIXUP-BASED DEEP METRIC LEARNING APPROACHES FOR INCOMPLETE SUPERVISION

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorUniversidade Federal de São Paulo (UNIFESP)-
Autor(es): dc.contributorUniversidade Estadual Paulista (UNESP)-
Autor(es): dc.contributorUniversidade Federal de São Carlos (UFSCar)-
Autor(es): dc.contributorThe University of Adelaide-
Autor(es): dc.creatorBuris, Luiz H.-
Autor(es): dc.creatorPedronette, Daniel C.G.-
Autor(es): dc.creatorPapa, Joao P.-
Autor(es): dc.creatorAlmeida, Jurandy-
Autor(es): dc.creatorCarneiro, Gustavo-
Autor(es): dc.creatorFaria, Fabio A.-
Data de aceite: dc.date.accessioned2025-08-21T16:57:42Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2025-08-21T16:57:42Z-
Data de envio: dc.date.issued2023-07-29-
Data de envio: dc.date.issued2023-07-29-
Data de envio: dc.date.issued2021-12-31-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://dx.doi.org/10.1109/ICIP46576.2022.9897167-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://hdl.handle.net/11449/249580-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/11449/249580-
Descrição: dc.descriptionDeep learning architectures have achieved promising results in different areas (e.g., medicine, agriculture, and security). However, using those powerful techniques in many real applications becomes challenging due to the large labeled collections required during training. Several works have pursued solutions to overcome it by proposing strategies that can learn more for less, e.g., weakly and semi-supervised learning approaches. As these approaches do not usually address memorization and sensitivity to adversarial examples, this paper presents three deep metric learning approaches combined with Mixup for incomplete-supervision scenarios. We show that some state-of-the-art approaches in metric learning might not work well in such scenarios. Moreover, the proposed approaches outperform most of them in different datasets.-
Descrição: dc.descriptionFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)-
Descrição: dc.descriptionConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)-
Descrição: dc.descriptionInstitute of Science and Technology Universidade Federal de São Paulo-
Descrição: dc.descriptionDepart. of Statistics Applied Math. and Computing São Paulo State University-
Descrição: dc.descriptionDepartment of Computing São Paulo State University-
Descrição: dc.descriptionDepartment of Computing Federal University of São Carlos-
Descrição: dc.descriptionAustralian Institute for Machine Learning The University of Adelaide-
Descrição: dc.descriptionDepart. of Statistics Applied Math. and Computing São Paulo State University-
Descrição: dc.descriptionDepartment of Computing São Paulo State University-
Descrição: dc.descriptionFAPESP: 2014/12236-1-
Descrição: dc.descriptionFAPESP: 2017/25908-6-
Descrição: dc.descriptionFAPESP: 2018/23908-1-
Descrição: dc.descriptionFAPESP: 2019/07665-4-
Descrição: dc.descriptionFAPESP: 2021/01870-5-
Descrição: dc.descriptionCNPq: 308529/2021-9-
Descrição: dc.descriptionCNPq: 314868/2020-8-
Formato: dc.format2581-2585-
Idioma: dc.languageen-
Relação: dc.relationProceedings - International Conference on Image Processing, ICIP-
???dc.source???: dc.sourceScopus-
Palavras-chave: dc.subjectdeep learning-
Palavras-chave: dc.subjectdeep metric learning-
Palavras-chave: dc.subjectincomplete supervision-
Palavras-chave: dc.subjectmixup-
Título: dc.titleMIXUP-BASED DEEP METRIC LEARNING APPROACHES FOR INCOMPLETE SUPERVISION-
Tipo de arquivo: dc.typeaula digital-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional - Unesp

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