Syftet med storskaliga specifika objektsystem är att omedelbart hitta bilder som innehåller frågeobjektet i bilddatabasen. Nuvarande system, till exempel Google Goggles, koncentrerar sig på att fråga med hjälp av en enda vy av ett objekt, t.ex. ett foto en användare tar med sin mobiltelefon, för att svara på frågan "vad är detta?". Här överväger vi det något motsatta problemet med att hitta alla bilder av ett objekt med tanke på att användaren vet vad han letar efter, så inmatningssättet är text, inte en bild. Detta problem är användbart i ett antal inställningar, till exempel medieproduktionsteam är intresserade av att söka interna databaser för bilder eller videofilmer för att följa nyhetsrapporter och tidningsartiklar. Ges en textförfrågan (t.ex. "coca cola flaska"), vår strategi är att först få flera bilder av det tillfrågade objektet med textual Google bildsökning. Dessa bilder används sedan för att visuellt fråga måldatabasen för att upptäcka bilder som innehåller objektet av intresse. Vi jämför ett antal olika metoder för att kombinera flera frågebilder, inklusive diskriminerande lärande. Vi visar att utfärda flera frågor avsevärt förbättrar återkallande och gör det möjligt för systemet att hitta ganska utmanande förekomster av det ifrågasatta objektet. Systemet utvärderas kvantitativt på Oxford Buildings standardriktmärke dataset där det uppnår mycket hög hämtning prestanda, och även kvalitativt på TrecVid 2011 kända-punkt sökdataset.
I REF används text som indata för att hämta en uppsättning bilder av ett visst objekt som används för att hämta andra bilder av samma objekt med hjälp av fem olika metoder.
Multiple queries for large scale specific object retrieval
{'venue': 'BMVC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}