Lågdimensionella inbäddningar som fångar de viktigaste variationerna i intresset för insamling av data är viktiga för många tillämpningar. Ett sätt att bygga dessa inbäddningar är att få uppskattningar av likheter från skaran. Likhet är ett flerdimensionellt begrepp som varierar från individ till individ. Befintliga modeller för inbäddning av skaror gör dock vanligtvis enklare antaganden, såsom att alla individer uppskattar likheter med samma kriterier, att en förteckning över kriterier är känd i förväg eller att crowdarbetarna inte påverkas av de data de ser. För att övervinna dessa begränsningar introducerar vi Context Embedding Networks (CEN). Förutom att lära sig tolkningsbara inbäddningar från bilder, CENs modellerar också arbetarfördomar för olika attribut tillsammans med det visuella sammanhanget d.v.s. de egenskaper som markeras av en uppsättning bilder. Experiment på tre bullriga crowd annoterade dataset visar att modellering av både arbetarfördomar och visuella sammanhang resulterar i mer tolkningsbara inbäddningar jämfört med befintliga metoder.
REF införde ett heltäckande nätverk för inbäddning i djupa sammanhang (CEN) för att lära sig multiattribuera bildinbäddningar genom att modellera crowd worker bias and image context.
Context Embedding Networks
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}