Abstrakt. I detta arbete introducerar vi nya bildmått som kan användas med distansbaserade klassificeringar eller direkt för att avgöra om två indatabilder tillhör samma klass. Medan de flesta tidigare bildavstånd enbart bygger på jämförelser av låg nivå funktioner som extraheras från ingångarna, våra mätvärden använder en stor databas med märkta bilder som hjälpdata för att dra semantiska relationer mellan de två bilderna, utöver dem som kan beräknas från enkla visuella funktioner. I ett förbearbetningsskede tar vi fram ett semantiskt bilddiagram från det märkta datasetet, där noderna är märkta bilder och kanterna förbinder bilder med relaterade etiketter. Grafen kan ses som modellering av ett semantiskt bildrör, och den gör det möjligt att använda grafavstånd till ungefärliga semantiska avstånd. Därför omformulerar vi uppgiften att mäta det semantiska avståndet mellan två omärkta bilder som problemet med att inbädda de två indatabilderna i den semantiska grafen. Vi föreslår och utvärderar flera inbäddningsscheman och grafavståndsmått. Våra resultat på Caltech101, Caltech256 och ImageNet visar att våra avstånd konsekvent matchar eller överträffar toppmoderna inom detta område.
I REF konstrueras dock semantiskt (bild) grenrör med de märkta utbildningsbilderna, medan semantiskt (klass) grenrör i detta arbete endast konstrueras med hjälp av klassprototyperna i ett semantiskt inbäddningsutrymme.
Measuring Image Distances via Embedding in a Semantic Manifold
{'venue': 'ECCV', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}