Abstrakt. Vi föreslår en end-to-end djup convolutional nätverk för att samtidigt lokalisera och ranka relativa visuella attribut, ges endast svagt övervakade parvis bildjämförelser. Till skillnad från tidigare metoder lär sig vårt nätverk gemensamt attributets egenskaper, lokalisering och ranking. Lokaliseringsmodulen i vårt nätverk upptäcker den mest informativa bildregionen för attributet, som sedan används av rankningsmodulen för att lära sig en rankningsmodell av attributet. Vårt end-to-end-ramverk snabbar också upp bearbetningen betydligt och är mycket snabbare än tidigare metoder. Vi visar toppmoderna rankingresultat på olika relativa attributdatauppsättningar, och våra kvalitativa lokaliseringsresultat visar tydligt vårt nätverks förmåga att lära sig meningsfulla bildlappar.
Vårt arbete är också relaterat till det senaste arbetet med att lokalisera och rangordna visuella attribut med en parvis bildjämförelse REF.
End-to-End Localization and Ranking for Relative Attributes
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}