Attribut är visuella begrepp som kan detekteras av maskiner, förstås av människor och delas mellan olika kategorier. De är särskilt användbara för finkorniga domäner där kategorier är nära relaterade till varandra (t.ex. Kännetecknande av fågelarter. I sådana scenarier är relevanta attribut ofta lokala (t.ex. "Vit mage"), men frågan om hur man väljer dessa lokala attribut är fortfarande till stor del outforskad. I detta dokument föreslår vi ett interaktivt tillvägagångssätt som upptäcker lokala attribut som både är diskriminerande och semantiskt meningsfulla från bilddatauppsättningar med endast finkorniga kategorietiketter och objektbindningsrutor. Vårt tillvägagångssätt använder en latent villkorad slumpmässig fältmodell för att upptäcka kandidatattribut som är detekterbara och diskriminativa, och sedan använder ett recommender system som väljer attribut som sannolikt är semantiskt meningsfulla. Mänsklig interaktion används för att ge semantiska namn för de upptäckta attributen. Vi demonstrerar vår metod på två utmanande dataset, Caltech-UCSD Birds-200-2011 och Leeds Fjärilar, och finner att våra upptäckta attribut överträffar dem som genereras av traditionella metoder.
I REF Duan m.fl. föreslå en latent villkorlig slumpmässig fältmodell som automatiskt upptäcker diskriminerande attribut.
Discovering localized attributes for fine-grained recognition
{'venue': '2012 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2012 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}