Abstrakt. Det är vanligt att använda domänspecifika terminologi - attribut - för att beskriva det visuella utseendet av objekt. För att skala användningen av dessa urskiljbara visuella attribut till ett stort antal kategorier, särskilt de som inte är väl studerade av psykologer eller lingvister, kommer det att vara nödvändigt att hitta alternativa tekniker för att identifiera attributvokabulärer och för att lära känna igen attribut utan handmärkt utbildningsdata. Vi visar att det är möjligt att utföra båda dessa uppgifter automatiskt genom att utvinna text- och bilddata från Internet. Den föreslagna metoden karakteriserar också attribut enligt deras visuella representation: global eller lokal, och typ: färg, textur, eller form. Detta arbete fokuserar på att upptäcka attribut och deras visuella utseende, och är så agnostiskt som möjligt om textbeskrivningen.
Berg m.fl. REF föreslog automatisk upptäckt av attributmönster genom att ta fram omärkta text- och bilddata från webben.
Automatic Attribute Discovery and Characterization from Noisy Web Data
{'venue': 'ECCV', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}