Vi tar upp problemet med automatisk bild annotation i stora ordförråd dataset. I sådana datauppsättningar finns det tre praktiska frågor: a) Ofullständig märkning: Träningsproven är inte uttömmande märkta med alla relevanta etiketter från ordförråd. Detta beror på att när man bygger en datauppsättning, finner människoantecknare några etiketter som "uppenbara" och saknar dem i marksanningen. T.ex. kan en bild märkt med "bil" inte märkas med "fordon". (b) Etikett-ambiguitet: Det finns vissa etiketter som förmedlar samma semantiska betydelse och därmed kan användas utbytbart, på grund av vilka vanligtvis endast en av dem tilldelas av notator. T.ex., en bild märkt med "blommor" får inte märkas med "blooms", eftersom båda förmedlar samma betydelse. (c) Strukturell-överlappning: Det finns vissa märken som, trots att de är olika, delar strukturella egenskaper. T.ex., även om "tiger" och "lion" är två olika etiketter, strukturellt är de mycket lika. De flesta av de tidigare verken inom detta område har fokuserat på närmaste grannbaserade modeller. I ett nyligen utfört arbete [4] försöker man också att integrera märkningsinformationen i närmaste granne. I detta arbete visar vi först att även de konventionella SVM överträffar flera referensmodeller. Sedan föreslår vi en ny förlustfunktion baserad på gångjärnsförlusten för att göra SVM tolerant mot de tre frågor som diskuteras ovan. För detta introducerar vi en toleransparameter "t" som justerar både marginalen och lutningsuppdateringsregeln för varje prov separat. Vi kallar denna modell för Suppor Vector Machine med variabel tolerans (eller SVM-VT). Specifikt formaliserar vi SVM-VT-modellen som att lösa följande optimeringsproblem: där den ytterligare parametern t j  och [0, 1] styr toleransen mot de fel som görs i klassificeringen av prov x j. Hyperplanet w lärs så att det är strängare mot korrekt klassificering av prover med högt värde av t j och varje sådant fel leder till ett stort skifte i hyperplanet. Vi föreslår ett heuristiskt tillvägagångssätt för att bestämma t-värdet för varje prov som ges en etikett. För en etikett l, låt S + och S + vara uppsättningarna av dess positiva respektive negativa exempel respektive. Vi anser tre faktorer för att bestämma den semantiska relationen mellan varje prov x j  på S + med den etiketten: (a) Omvänd närmaste granne baserat poäng: För ett fast värde av K (= 5), låt p k vara antalet prover i S + som har x j som sin k th närmaste granne. Sedan definierar vi (b) Visuell likhet baserad poäng: Vi beräknar den visuella likheten poäng sim(·) (skalas in i intervallet [0, 1]) av x j med dess närmaste granne x * i  på S + med hjälp av JEC [3] metod och definiera (c) Etikett cooccurrence baserat poäng: För en etikett l, låt y 0, 1} m vara sådan att dess i th posten är 1 om i th träningsbilden är märkt med l, och 0 annars. Vi beräknar kooccurence score co_occur(l i, l j ) mellan två etiketter l i och l j med cosinus likhet mellan deras motsvarande vektorer y i och y j. Låt x j märkas med etiketter L j, sedan definierar vi Från dessa definierar vi toleransparameter för prov x j given etikett l som vi beräknar t j endast för prover inS +, och ta t j = 1 för alla positiva prover förutsatt att de är korrekt kommenterade. Figur 1: Till exempel etiketter (i blått) från de tre dataseten, de översta "negativa" proven som har minst t-score med motsvarande jordtruthetiketter (mindre t-score innebär högre semantisk relevans). Datauppsättning → Corel-5k ESP Game IAPRTC-12 Metod ↓ P/R/F1/N+ P/R/F1/N+ P/R/F1/N+ MBRM[1] 0
Nyligen har en SVM-baserad modell REF som föreslagits av Verma och Jawahar modifierat SVM gångjärnsförlustfunktionen för att hantera förvirrande etiketter.
Exploring SVM for Image Annotation in Presence of Confusing Labels
{'venue': 'BMVC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}