Den välkända ord analogi experiment visar att det senaste ordet vektorer fånga finkorniga språkliga regulariteter i ord genom linjär vektor offset, men det är oklart hur väl de enkla vektor offset kan koda visuella regularities över ord. Vi studerar ett särskilt bildordsrelevansförhållande i detta dokument. Våra resultat visar att ordet vektorer för relevanta taggar för en given bild rankas framför de irrelevanta taggarna, längs en huvudriktning i ordet vektorutrymme. Inspirerad av denna observation föreslår vi att man löser bildmärkning genom att uppskatta huvudriktningen för en bild. Särskilt utnyttjar vi linjära kartläggningar och icke-linjära djupa neurala nätverk för att approximera huvudriktningen från en ingångsbild. Vi kommer fram till en ganska mångsidig märkningsmodell. Det körs snabbt med en testbild, i konstant tid w.r.t. Utbildningssetets storlek. Det ger inte bara överlägsen prestanda för den konventionella taggning uppgift på NUS-WIDE dataset, men också överträffar konkurrenskraftiga baslinjer på kommentera bilder med tidigare osynliga taggar.
I synnerhet Fast0Tag Ref identifierar en huvudriktning i ordet inbäddning utrymme för att projicera en bild funktion.
Fast Zero-Shot Image Tagging
{'venue': 'CVPR 2016', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}