Vi presenterar en aktiv inlärningsmetod för att välja bildanmärkningsförfrågningar bland både objektkategorietiketter och objektens attributetiketter. Målet är att få fram de etiketter som bäst kommer att använda mänsklig ansträngning när man tränar en flerklassig objektigenkänningsmodell. I motsats till tidigare arbete i aktiv visuell kategoriinlärning utnyttjar vårt tillvägagångssätt direkt beroenden mellan visuella egenskaper som kan namnges av människan och de objekt som de beskriver, och förskjuter dess önskemål i antingen etikettutrymme i enlighet därmed. Vi antar en diskriminerande latent modell som fångar objekt-attribute och attribut-attribute relationer, och sedan definiera en lämplig entropy reduktion urvalskriterium för att förutsäga vilken påverkan en ny etikett kan ha i dessa anslutningar. På tre utmanande dataset visar vi att metoden mer framgångsrikt kan påskynda objektinlärning i förhållande till både passivt lärande och traditionella aktiva inlärningsmetoder.
REF presenterar en aktiv inlärningsmetod som väljer bildanmärkningsförfrågningar bland både objektkategorietiketter och objektbaserade attributetiketter.
Actively selecting annotations among objects and attributes
{'venue': '2011 International Conference on Computer Vision', 'journal': '2011 International Conference on Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}