De flesta metoder för att upptäcka visuella attribut i bilder kräver betydande övervakning, vilket är besvärligt att få. I detta dokument strävar vi efter att upptäcka visuella attribut i en svagt övervakad miljö som ofta möter med samtida bild sökmotorer. Till exempel, med tanke på ett substantiv (säg skog) och dess tillhörande attribut (s.k. tät, solbelyst, höst), kan sökmotorer nu generera många giltiga bilder för alla attribut-nomen par (täta skogar, höstskogar, etc.). Bilder för ett attributmunpar innehåller dock inte någon information om andra attribut (t.ex. vilka skogar som på hösten är täta också). Således uppstår ett svagt övervakat scenario: var och en av M attributen motsvarar en klass sådan att en utbildning bild i klass m... {1,..., M } innehåller en enda etikett som anger förekomsten av m th attributet endast. Uppgiften är att upptäcka alla attribut som finns i en testbild. Deep Convolutional Neural Networks (CNN) [20] har på senare tid haft anmärkningsvärda framgångar i syntillämpningar. I ett svagt övervakat scenario lär sig dock allmänt använda CNN-utbildningsförfaranden inte en robust modell för att förutsäga flera attributmärkningar samtidigt. Den främsta orsaken är att attributen i hög grad ko-occur inom träningsdata, och till skillnad från objekt, i allmänhet inte existerar som väldefinierade rumsliga gränser inom bilden. För att förbättra denna begränsning föreslår vi Deep-Carving, ett nytt utbildningsförfarande med CNNs, som hjälper nätet att effektivt snida sig för uppgiften att flera attribut förutsägelse. Under utbildningen utnyttjas svaren på temakartorna på ett genialt sätt för att förse nätet med flera pseudo-märken (för träningsbilder) för efterföljande iterationer. Processen upprepas periodiskt efter ett fast antal iterationer, och möjliggör att nätet skär sig iterativt för att effektivt lösa upp funktioner. Dessutom bidrar vi med en sub-adjektiv para-inspirerad Natural Scenes Attribut Dataset till forskarsamhället, CAMIT -NSAD, som innehåller ett antal co-occurring attribut inom en substantiv kategori. Vi beskriver i detalj viktiga aspekter av denna datauppsättning. Våra experiment på, med svag övervakning, tydligt visa att Deep-Carved CNNs konsekvent uppnå betydande förbättring i precisionen av attribut förutsägelse över populära baslinjemetoder. 3403 978-1-4673-6964-0/15/$31.00 ©2015 IEEE
Shankar m.fl. I REF föreslogs en svagt övervakad inställning av konvolutionella neurala nätverk, som ansökte om attributdetektion.
DEEP-CARVING: Discovering visual attributes by carving deep neural nets
{'venue': '2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}