核心概念
特徴とラベルの間の数学的な関連性を研究し、ラベル分布学習のための一般的でシンプルなフレームワークを提案します。
統計資料
ラベル分布学習は広範囲に応用されており、多くの実世界アプリケーションで優れたパフォーマンスが得られている。
TDTは他のメソッドよりも優れた結果を示しており、顔年齢推定や画像美的評価などの視覚タスクに有効であることが示唆されている。
引述
"We propose a so-called Triangular Distribution Transform (TDT) to build an injective function between feature and label."
"Our method has achieved excellent results on multiple visual tasks, such as facial age estimation, image aesthetics estimation, and illumination estimation."