Konvolutionella nätverk som är utbildade på stora övervakade datauppsättningar producerar visuella funktioner som utgör grunden för den senaste tekniken i många datorvisionsproblem. Ytterligare förbättringar av dessa visuella funktioner kommer sannolikt att kräva ännu större manuellt märkta datamängder, vilket allvarligt begränsar den takt i vilken framsteg kan göras. I detta dokument utforskar vi potentialen att utnyttja massiva, svagt märkta bildsamlingar för att lära sig bra visuella funktioner. Vi utbildar konvolutionella nätverk på en datauppsättning på 100 miljoner Flickr bilder och bildtexter, och visar att dessa nätverk producerar funktioner som fungerar bra i en rad vision problem. Vi visar också att nätverken på lämpligt sätt fångar ordlikhet och lär sig korrespondenser mellan olika språk.
Liksom denna studie, REF tränar konvolutionella nätverk på bild-kommentar par.
Learning Visual Features from Large Weakly Supervised Data
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}