I bildkategoriseringen är målet att avgöra om en bild tillhör en viss kategori eller inte. En binär classifier kan läras från manuellt märkta bilder; medan använda mer märkta exempel förbättrar prestanda, att få bildetiketter är en tidskrävande process. Vi är intresserade av hur andra informationskällor kan hjälpa inlärningsprocessen med en fast mängd märkta bilder. I synnerhet överväger vi ett scenario där nyckelord förknippas med utbildningsbilder, t.ex. som finns på fotodelningswebbplatser. Målet är att lära sig en klassificerare enbart för bilder, men vi kommer att använda nyckelorden i samband med märkta och omärkta bilder för att förbättra klassifikationen med hjälp av halvövervakat lärande. Vi lär oss först en stark Multipel Kernel Learning (MKL) klassificerare med både bildinnehåll och nyckelord, och använda det för att göra poäng omärkta bilder. Vi lär oss sedan klassificerare endast på visuella funktioner, antingen stödja vektormaskiner (SVM) eller minimumsquare regression (LSR), från MKL utgångsvärden på både märkta och omärkta bilder. I våra experiment på 20 klasser från PASCAL VOC'07-setet och 38 från MIR Flickr-setet visar vi fördelarna med vårt halvövervakade tillvägagångssätt över att bara använda de märkta bilderna. Vi presenterar också resultat för ett scenario där vi inte använder någon manuell märkning utan direkt lär oss klassificeringar från bildtaggarna. Den halvövervakade metoden förbättrar också klassificeringsnoggrannheten i detta fall.
I REF användes bildtaggar i samband med märkta och omärkta bilder för att förbättra klassificeringen.
Multimodal semi-supervised learning for image classification
{'venue': '2010 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2010 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}