Det har upprepade gånger visats att iterativ relevans återkoppling är en mycket effektiv lösning för innehållsbaserad bildsökning. Men inget befintligt system skalar graciöst till hundratusentals eller miljoner bilder. Vi presenterar ett nytt tillvägagångssätt som kallas Hierarki och Expanderable Adaptive Trace (HEAT) för att ta itu med detta problem. Vårt tillvägagångssätt modulerar on-the-fly upplösningen av den interaktiva sökningen i olika delar av bildsamlingen, genom att förlita sig på en hierarkisk organisation av de bilder som beräknas off-line. Internt är strategin att upprätthålla en korrekt approximation av sannolikheterna för relevansen av de enskilda bilderna samtidigt som man fastställer en övre gräns för den erforderliga beräkningen. Vårt system jämförs på ImageNet-databasen med det toppmoderna tillvägagångssätt som det utökar, genom att genomföra användarutvärderingar på en delsamling av 33.000 bilder. Dess skalbarhet visas sedan genom att man utför liknande utvärderingar på 1.000.000 bilder.
Vår storskaliga HEAT-ramverk REF använder en hierarkisk trädliknande organisation av bildsamlingen.
HEAT: Iterative relevance feedback with one million images
{'venue': '2011 International Conference on Computer Vision', 'journal': '2011 International Conference on Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}