Många verk i datorseende försöker lösa olika uppgifter såsom objektdetektering, scenigenkänning eller attributdetektering, antingen separat eller som ett gemensamt problem. Under de senaste åren har intresset ökat för att kombinera resultaten från dessa olika uppgifter för att ge en textbeskrivning av scenen. Men när man beskriver en scen, finns det många saker som kan nämnas. Om vi inkluderar alla objekt, relationer och attribut som finns i bilden, skulle beskrivningen vara extremt lång och inte förmedla en sann förståelse av bilden. Vi presenterar ett nytt tillvägagångssätt för att rangordna betydelsen av de punkter som ska beskrivas. Vi fokuserar särskilt på uppgiften att särskilja en bild från en grupp andra. Vi undersöker de faktorer som bidrar till den mest effektiva beskrivningen som uppnår denna uppgift. Vi tillhandahåller också en kvantitativ metod för att mäta beskrivningens kvalitet för denna specifika uppgift med hjälp av data från människor och visa att vår metod uppnår bättre resultat än basala metoder.
I REF formulerar systemet en beskrivning som bäst diskriminerar en bild från andra i en uppsättning och därmed fokuserar på den "oväntade".
Image description with a goal: Building efficient discriminating expressions for images
{'venue': '2012 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2012 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}