Vi tar itu med problemet med att uppskatta bild svårighet definieras som den mänskliga svarstiden för att lösa en visuell sökning uppgift. Vi samlar in human annotations av bild svårighet för PASCAL VOC 2012 data som genom en crowd-sourcing plattform. Vi analyserar sedan vad mänskliga tolkningsbara bildegenskaper kan ha en inverkan på visuella söksvårigheter, och hur exakta är dessa egenskaper för att förutsäga svårigheter. Därefter bygger vi en regressionsmodell baserad på djupa funktioner inlärda med state of the art convolutional neural networks och visar bättre resultat för att förutsäga grundsanningen visuell söksvårigheter poäng som produceras av mänskliga annotatorer. Vår modell kan korrekt ranka ca 75% bildpar enligt deras svårighetsgrad. Vi visar också att vår svårighet prediktor generaliserar väl till nya klasser som inte ses under träning. Slutligen visar vi att våra beräknade svårighetsgrader är användbara för svagt övervakad objektlokalisering (8 % förbättring) och halvövervakad objektklassificering (1 % förbättring).
I REF, författarna tar itu med detta problem genom att använda, men använda som referens den mänskliga svarstiden för att lösa en visuell sökning uppgift.
How hard can it be? Estimating the difficulty of visual search in an image
{'venue': 'In Proceedings of CVPR, pp. 2157-2166, 2016', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}