Abstrakt. Vi anser att problemet med halvövervakade bootstrap lärande för scen kategorisering. Befintliga halvövervakade tillvägagångssätt är typiskt opålitliga och ansikte semantisk drift eftersom inlärningsuppgiften är under-konstruerad. Detta beror främst på att de ignorerar de starka interaktioner som ofta finns mellan scenkategorier, såsom de gemensamma attributen som delas mellan olika kategorier samt de attribut som gör att en scen skiljer sig från en annan. Målet med detta dokument är att utnyttja dessa relationer och begränsa det halvövervakade inlärningsproblemet. Kunskapen om att en bild är en hörsal kan till exempel förbättra märkningen av amfiteater genom att tvinga fram att en amfiteaterbild bör ha mer cirkulära strukturer än en auditoriumbild. Vi föreslår begränsningar baserade på ömsesidig uteslutning, binära attribut och jämförande attribut och visar att de hjälper oss att begränsa inlärningsproblem och undvika semantisk drift. Vi visar effektiviteten i vår strategi genom omfattande experiment, inklusive resultat på en mycket stor datauppsättning med en miljon bilder.
Nyligen, SSL används i REF för att lösa scenkategorisering uppgift, där begränsningar baserade på ömsesidig uteslutning och jämförande attribut införs.
Constrained Semi-Supervised Learning using Attributes and Comparative Attributes
{'venue': 'ECCV', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}