Storskaliga löst taggade bilder (dvs. flera objekt taggar ges löst på bildnivå) är tillgängliga på Internet, och det är mycket attraktivt att utnyttja sådana löst taggade bilder för automatisk bild annotering program. I detta dokument utvecklas en multi-task strukturerad SVM-algoritm för att utnyttja både de interobjektiva korrelationerna och de lösttaggade bilderna för att uppnå effektivare utbildning av ett stort antal inbördes relaterade objektklassificeringar. För att utnyttja de löst taggade bilderna för objektklassificeringsutbildning delas varje löst taggad bild upp i en uppsättning bildfall (bildregioner) och en fler instanss inlärningsalgoritm utvecklas till exempel märkningsidentifiering genom att automatiskt identifiera korrespondenserna mellan flera taggar (som ges på bildnivå) och bildinstanserna. Ett objekt korrelationsnätverk är konstruerat för att karakterisera inter-objekt korrelationer explicit och identifiera de inbördes relaterade lärande uppgifter automatiskt. För att öka diskrimineringskraften hos ett stort antal inter-relaterade objekt klassificerare, en multi-task strukturerad SVM algoritm utvecklas för att modellera inter-task relateradhet mer exakt och utnyttja inter-objekt korrelationer för klassificeringsutbildning. Våra experiment på ett stort antal inbördes relaterade objektklasser har gett mycket positiva resultat.
För stora mängder löst taggade bilder (flera objekttaggar ges löst på bildnivå), Shen och Fan REF-modellen löst taggade bilder och inter-objekt korrelation av en multi-task SVM, och rekommendera taggar för varje objekt instans.
Leveraging loosely-tagged images and inter-object correlations for tag recommendation
{'venue': 'ACM Multimedia', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}