Vi föreslår ett nytt återkopplingssätt för bildsökning, där en användare beskriver vilka egenskaper av exempelbilder som ska justeras för att bättre matcha hans/hennes mentala modell av den/de eftersökta bilden/bilderna. Till exempel, genom att använda bildresultat för en fråga "svarta skor", användaren kan säga, "Visa mig sko bilder som dessa, men sportigare." Offline, vår strategi först lär sig en uppsättning rankningsfunktioner, som var och en förutspår den relativa styrkan av en namnvärd attribut i en bild ('sportighet', 'furriness', etc.). Vid frågestunden presenterar systemet en första uppsättning referensbilder, och användaren väljer bland dem för att ge relativ respons på attributet. Med hjälp av de resulterande begränsningarna i det flerdimensionella attribututrymmet uppdaterar vår metod sin relevansfunktion och omvärderar bildpoolen. Detta förfarande itererar med hjälp av de ackumulerade begränsningarna tills de topprankade bilderna är acceptabelt nära användarens tänkta mål. På så sätt gör vår strategi det möjligt för en användare att effektivt "virka bort" irrelevanta delar av det visuella funktionsutrymmet, med hjälp av semantiskt språk för att exakt kommunicera sina preferenser till systemet. Vi demonstrerar tekniken för att förfina bildsökning för människor, produkter och scener, och visar den överträffar traditionell binär relevans feedback när det gäller sökhastighet och noggrannhet.
I REF lärs en uppsättning rankningsfunktioner offline för att förutsäga styrkan hos attribut, som sedan uppdateras genom relativ attributåterkoppling för att reranka rel evant-avbildningar från frågestadiet.
WhittleSearch: Image search with relative attribute feedback
{'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']}