Abstrakt. Hur kan en maskin lära sig känna igen visuella attribut som dyker upp ur online community utan en definitiv övervakad datauppsättning? I detta dokument föreslås ett automatiskt tillvägagångssätt för att upptäcka och analysera visuella attribut från en bullrig samling av bild-textdata på webben. Vårt tillvägagångssätt är baserat på relationen mellan attribut och neurala aktiveringar i det djupa nätverket. Vi karakteriserar den visuella egenskapen hos attributordet som en divergens inom svagt annoterade bilder. Vi visar att de neurala aktiveringarna är användbara för att upptäcka och lära sig en klassificering som väl överensstämmer med människans uppfattning från den bullriga verkliga webbdata. Den empiriska studien antyder den skiktade strukturen i de djupa neurala nätverken ger oss också insikter i det perceptuella djupet av det givna ordet. Slutligen visar vi att vi kan utnyttja högaktiverande neuroner för att hitta semantiskt relevanta regioner.
REF föreslår att automatiskt upptäcka visuella attribut från en bullrig samling av bildtextdata genom att utnyttja förhållandet mellan attribut och neurala aktiveringar i det djupa nätverket.
Automatic Attribute Discovery with Neural Activations
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}