....................................... Topprankade bilder för frågan "eiffeltorn", med hjälp av a) en textbaserad bildsökmotor och b) vår modell, beställde vänster-till-höger. Webbbildsökning med textförfrågningar har fått stor uppmärksamhet. Dagens toppmoderna metoder kräver dock utbildningsmodeller för varje ny fråga, och är därför olämpliga för verkliga webbsökningsapplikationer. Det viktigaste bidraget i detta dokument är att införa generiska klassificeringar som bygger på frågerelativa egenskaper som kan användas för nya frågor utan ytterligare utbildning. De kombinerar textfunktioner, baserat på förekomsten av frågetermer i webbsidor och bildmeta-data, och visuella histogram representationer av bilder. Det andra bidraget från tidningen är en ny databas för utvärdering av webbbildsökningsalgoritmer. Den innehåller 71478 bilder som returneras av en webbsökmotor för 353 olika sökfrågor, tillsammans med deras meta-data och mark-sanningar. Med hjälp av denna datauppsättning jämförde vi modellens bildrankningsresultat med sökmotorns, och med ett tillvägagångssätt som lär sig en separat klassificering för varje fråga. Våra generiska modeller som använder frågerelativa funktioner förbättras betydligt jämfört med den råa sökmotorns ranking, och överträffar också de frågespecifika modellerna.
Krapac m.fl. REF föreslog en metod baserad på frågerelativa visuella ordfunktioner för att träna en enda generisk klassificering som kan användas i olika frågor.
Improving web image search results using query-relative classifiers
{'venue': '2010 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2010 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}