Employing Hierarchical Clustering and Reinforcement Learning for Attribute-Based Zero-Shot Classification
收藏doi.org2025-01-16 收录
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http://doi.org/10.17632/r3v39665bm.1
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资源简介：
low-level features extracted from AwA and aPaY using vgg19 and googlenet and attribute annotations of labels;
HCRL implemented on Weka;
Configuration of the experiments in the corresponding article.
从AwA和aPaY数据集中提取的低级特征，采用vgg19和googlenet模型，以及标签的属性注释；在Weka上实现的HCRL算法；相应文章中实验配置的设置。
提供机构：
Mendeley Data
