Med ökningen av foto-delning webbplatser som Facebook och Flickr har kommit dramatisk tillväxt i antalet fotografier på nätet. Ny forskning i objektigenkänning har använt sådana platser som en källa till bilddata, men testbilderna har valts ut och märkts för hand, vilket ger relativt små valideringsuppsättningar. I detta dokument studerar vi bildklassificering på en mycket större datauppsättning på 30 miljoner bilder, varav nästan 2 miljoner har märkts i en av 500 kategorier. Datauppsättningen och kategorierna bildas automatiskt från geotaggade foton från Flickr, genom att leta efter toppar i den rumsliga geotag-distributionen som motsvarar ofta fotograferade landmärken. Vi lär oss modeller för dessa landmärken med en multiklass stöd vektor maskin, med vektor-kvantifierade räntepunkter deskriptorer som funktioner. Vi undersöker också den icke-visuella information som finns tillgänglig på moderna fotodelningsplatser, vilket visar att texttaggar och tidsbegränsningar leder till betydande förbättringar av klassificeringsfrekvensen. Vi finner att enbart bildfunktioner i vissa fall ger jämförbar klassificeringsnoggrannhet till att använda texttaggar samt till prestandan hos mänskliga observatörer.
Ref forskar med landmärkesklassificering på en samling av 500 landmärken och 2 miljoner bilder.
Landmark classification in large-scale image collections
{'venue': '2009 IEEE 12th International Conference on Computer Vision', 'journal': '2009 IEEE 12th International Conference on Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}