Att upptäcka visuell kunskap från svagt märkta data är avgörande för att skala upp datorsynigenkänningssystem, eftersom det är dyrt att få fullt märkta data för ett stort antal konceptkategorier. I detta dokument föreslår vi ConceptLearner, som är en skalbar strategi för att upptäcka visuella begrepp från svagt märkta bildsamlingar. Tusentals visuella konceptdetektorer lärs in automatiskt, utan människa i slingan för ytterligare annotering. Vi visar att dessa lärda detektorer kan användas för att känna igen begrepp på bildnivå och för att exakt upptäcka begrepp på bildregionnivå. Under domänspecifik övervakning utvärderar vi vidare de lärda begreppen för scenigenkänning i SUN-databasen och för objektdetektering på Pascal VOC 2007. ConceptLearninger visar lovande resultat jämfört med helt övervakade och svagt övervakade metoder.
ConceptLearning REF använder svagt märkta bildsamlingar från Flickr för att träna visuella konceptdetektorer.
ConceptLearner: Discovering visual concepts from weakly labeled image collections
{'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']}