Abstrakt. Vi angriper problemet med lärande koncept automatiskt från bullriga Web image sökresultat. Idén bygger på att upptäcka gemensamma egenskaper som delas mellan undergrupper av bilder genom att posera en metod som kan organisera data samtidigt eliminera irrelevanta instanser. Vi föreslår en ny metod för att upptäcka kluster och outlier, nämligen Concept Map (CMAP). Med tanke på att en bildsamling returneras för en konceptfråga, tillhandahåller CHAP kluster beskurna från utlirar. Varje kluster används för att träna en modell som representerar olika egenskaper hos konceptet. Den föreslagna metoden överträffar de toppmoderna studierna om uppgiften att lära sig från bullriga webbdata för attribut på låg nivå, samt objektkategorier på hög nivå. Det är också konkurrenskraftigt med de övervakade metoderna i lärande scen koncept. Resultaten av namngivningen stöder dessutom CMAP-ramens generaliseringskapacitet på olika områden. CCAP kan arbeta i stor skala utan tillsyn genom att utnyttja de tillgängliga källorna.
I riktning mot att utnyttja det fria webbinnehållet föreslår författarna till REF ett svagt övervakat tillvägagångssätt som samlar in data från webbsökningar, tillämpar kluster och avvikande upptäckt och utbildar en modell från varje kluster, förutsatt att det kommer att representera en annan egenskap hos konceptet.
ConceptMap: Mining Noisy Web Data for Concept Learning
{'venue': 'ECCV', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}