Antalet digitala bilder ökar mycket snabbt och även behovet av klassificering. Men, när fler bilder av fördefinierade kategorier blir tillgängliga, blir de också mer varierande och täcker finare semantiska skillnader. I slutändan måste kategorierna i sig delas in i underkategorier för att ta hänsyn till denna semantiska förfining. Bildklassificeringen i allmänhet har förbättrats avsevärt under de senaste åren, men den kräver fortfarande en massiv mängd manuellt kommenterade data. Att dela in kategorier i underkategorier flerar antalet etiketter, vilket förvärrar problemet med annotering. Därför kan vi förvänta oss att kommentarerna ska förfinas endast för en delmängd av de redan märkta uppgifterna, och utnyttja grövre märkta data för att förbättra klassificeringen. I detta arbete undersöker vi hur grova kategorietiketter kan användas för att förbättra klassificeringen av underkategorier. I detta syfte antar vi ramen för Random Forests och föreslår en regulariserad objektiv funktion som tar hänsyn till relationerna mellan kategorier och underkategorier. Jämfört med metoder som bortser från de extra grova märkta uppgifterna, uppnår vi en relativ förbättring av underkategoriklassificeringsnoggrannheten på upp till 22% i våra storskaliga bildklassificeringsexperiment.
Ristin m.fl. REF antog ramen för Random Forests och föreslog en reglerad objektiv funktion som tar hänsyn till förhållandet mellan kategorier och underkategorier för att förbättra klassificeringsnoggrannheten.
From categories to subcategories: Large-scale image classification with partial class label refinement
{'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']}