Abstract-En probabilistisk formulering för semantisk bild annotation och hämtning föreslås. Annotering och hämtning framställs som klassificeringsproblem där varje klass definieras som en grupp databasbilder märkta med en vanlig semantisk etikett. Det visas att genom att fastställa denna en-till-en-korrespondens mellan semantiska etiketter och semantiska klasser är en minsta sannolikhet för felanmärkning och hämtning möjlig med algoritmer som är 1) begreppsmässigt enkla, 2) beräkningseffektiva, och 3) inte kräver föregående semantisk segmentering av utbildningsbilder. I synnerhet är bilder representerade som påsar av lokaliserade vektorer, en blandning densitet uppskattas för varje bild, och blandningar associerade med alla bilder kommenteras med en vanlig semantisk etikett poolas till en densitet uppskattning för motsvarande semantiska klass. Denna sammanslagning motiveras av en flera instans lärande argument och utförs effektivt med en hierarkisk utvidgning av förväntan-maximering. Fördelarna med den övervakade formuleringen över de mer komplexa, och för närvarande populära, gemensamma modellering av semantiska etiketter och visuella funktioner distributioner illustreras genom teoretiska argument och omfattande experiment. Den övervakade formuleringen visas uppnå högre noggrannhet än olika tidigare publicerade metoder till en bråkdel av deras beräkningskostnad. Slutligen har den föreslagna metoden visat sig vara ganska robust i förhållande till parameterinställningen.
Carneiro m.fl. REF-modellbilder som påsar med lokaliserade vektorer, uppskatta en blandning densitet för varje bild; de blandningar som förknippas med bilder med delade annoteringar poolas till en densitet uppskattning för motsvarande semantiska klass.
Supervised Learning of Semantic Classes for Image Annotation and Retrieval
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}