Modellen Bag-of-Words (BoW) används ofta för bildklassificering-har två starka begränsningar: å ena sidan saknar visuella ord uttryckliga betydelser, å andra sidan är de oftast polysemösa. I detta dokument föreslås att man tar itu med dessa två begränsningar genom att införa en mellanliggande representation baserad på användningen av semantiska attribut. I synnerhet föreslås två olika tillvägagångssätt. Båda tillvägagångssätten består i att förutsäga en uppsättning semantiska attribut för hela bilder samt för lokala bildregioner, och att använda dessa förutsägelser för att bygga mellannivå funktioner. Experiment på fyra utmanande bilddatabaser (PASCAL VOC 2007, Scene-15, MSRCv2 och SUN-397) visar att båda metoderna avsevärt förbättrar BoW-modellens prestanda. Dessutom uppnår deras kombination de senaste resultaten från flera av dessa bilddatabaser.
Till exempel föreslog REF att man skulle ta itu med två begränsningar av BOVW-modellen: bristen på uttryckliga betydelser för visuella ord och de visuella orden är vanligtvis polysemösa.
Improving Image Classification Using Semantic Attributes
{'venue': 'International Journal of Computer Vision', 'journal': 'International Journal of Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}