I detta dokument föreslås direkt inlärning av bildklassificering från användaranpassade taggar, utan filtrering. Varje tagg levereras av användaren som delade bilden på nätet. Enorma antal av dessa taggar är fritt tillgängliga på nätet, och de ger insikt om de bildkategorier som är viktiga för användare och bildklassificering. Vårt tillvägagångssätt kompletterar det konventionella tillvägagångssättet med manuell anmärkning, vilket är oerhört kostsamt. Vi analyserar Flickr 100 Million Image dataset, vilket gör flera användbara observationer om statistiken över dessa taggar. Vi introducerar en storskalig robust klassificeringsalgoritm, för att hantera det inneboende bruset i dessa taggar, och en kalibreringsprocedur för att bättre förutsäga objektiva kommentarer. Vi visar att fritt tillgängliga, användaranpassade taggar kan få liknande eller överlägsna resultat till stora databaser med kostsamma manuella anteckningar.
REF introducerar en robust logistisk regressionsmetod för klassificering med användartilldelade taggar.
Image Classification and Retrieval from User-Supplied Tags
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}