Den välkända ord analogi experiment visar att det senaste ordet vektorer fånga finkorniga språkliga regulariteter i ord genom linjär vektor offset, men det är oklart hur väl de enkla vektor offset kan koda visuella regularities över ord. Vi studerar ett särskilt bildordsrelevansförhållande i detta dokument. Våra resultat visar att ordet vektorer för relevanta taggar för en given bild rankas framför de irrelevanta taggarna, längs en huvudriktning i ordet vektorutrymme. Inspirerad av denna observation föreslår vi att man löser bildmärkning genom att uppskatta huvudriktningen för en bild. Särskilt utnyttjar vi linjära kartläggningar och icke-linjära djupa neurala nätverk för att approximera huvudriktningen från en ingångsbild. Vi kommer fram till en ganska mångsidig märkningsmodell. Det körs snabbt med en testbild, i konstant tid w.r.t. Utbildningssetets storlek. Det ger inte bara överlägsen prestanda för den konventionella taggning uppgift på NUS-WIDE dataset, men också överträffar konkurrenskraftiga baslinjer på kommentera bilder med tidigare osynliga taggar.
Nyligen anser REF att relevanta och irrelevanta taggar kan särskiljas och föreslår en modell som lär sig de viktigaste anvisningarna för bilder i inbäddningsutrymmet.
Fast Zero-Shot Image Tagging
{'venue': 'CVPR 2016', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}