2023年02月17日:Feature Learning for Image Classification via Multiobjective Genetic Programming

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2023年02月17日:Feature Learning for Image Classification via Multiobjective Genetic Programming

【报告内容】

汇报人:戴可涛

汇报单位:太原理工大学

主题:《Feature Learning for Image Classification via Multiobjective Genetic Programming 》

1、Introduction

2、Background And Related Work

3、Methodology

4、Experiments And Results

5、Conclusion

【报告总结】

1. 在树的结构上,coefficient是怎么产生的?

答:coefficient的产生论文中没有具体的提及,但是有两种方式:第一种,就是在初始化找那个随机产生,然后进化过程中可以改变,然算法进行设置;第二种,就是首先设置一组存放coefficient的集合,在进化过程中在集合中进行选择。

2. SVM在这篇文章中用来干什么的?

答:在本文中,SVM仅仅是用来分类的,多目标遗传规划结束后生成的特征放到SVM中进行分类,根据分类的结果来评价MOGP的适应度指标。

3. 所使用的数据集的规模有多大?

答:数据集的大小在文中没有提及到,这四个数据集分别表示不同领域的图片。

4. 本文的创新点中提到了可以提取并融合RGB和灰度信息为一个特征表示,具体表示到哪里?

答:在个体的表示中,叶子节点表示的是不同类型的大小相同的图片,不同类型的图片在经过不同的过滤和池化后,使得彩色图像的特征和灰度图像的特征在最顶端的连接层联合起来,最终表示成一个特征向量。

报告时间: 2023年02月17日19:30

腾讯会议: 371 3868 6615

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