För vissa bilder är beskrivningar skrivna av flera people överensstämmande med varandra. Men för andra bilder, de skriptioner mellan människor varierar avsevärt. Med andra ord, vissa bilder är specifika - de framkallar konsekventa beskrivningar från olika människor - medan andra bilder är tvetydiga. Tillämpningar som omfattar bilder och text kan dra nytta av en förståelse av vilka bilder som är specifika och vilka som är tvetydiga. Till exempel, överväga text-baserad bild re trieval. Om en frågebeskrivning är måttligt lik bildtexten (eller referensbeskrivningen) för en tvetydig bild, kan den frågan anses vara en anständig matchning till bilden. Men om bilden är mycket specifik, en måttlig likhet mellan frågan och referensbeskrivningen kanske inte är tillräcklig för att hämta bilden. I detta dokument introducerar vi begreppet image specificity. Vi presenterar två mekanismer för att mäta specificitet givet flera beskrivningar av en bild: en automatiserad mea säker och en åtgärd som bygger på mänsklig bedömning. Vi analyserar bildspecificitet med avseende på bildinnehåll och egenskaper för att bättre förstå vad som gör en bildspecific. Vi tränar sedan modeller för att automatiskt förutsäga specificiteten hos en bild enbart från bildfunktioner utan att kräva textbeskrivningar av bilden. Slutligen visar vi att modellering av bildspecifikitet leder till förbättringar i ett textbaserat program för bildsökning.
I textbaserad bildsökning har bildspecifikitet REF baserat på bildinnehåll och egenskaper använts för att diskriminera lätt urskiljbara bilder.
Image specificity
{'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']}