Abstrakt. Att lära sig visuell klassificering för objektigenkänning från svagt märkta data kräver att man bestämmer överensstämmelsen mellan bildregioner och semantiska objektklasser. De flesta metoder använder samtidig förekomst av "nouns" och bildfunktioner över stora datauppsättningar för att avgöra korrespondensen, men många korrespondens tvetydigheter kvarstår. Vi begränsar vidare korrespondensproblemet genom att utnyttja ytterligare språkkonstruktioner för att förbättra inlärningsprocessen från svagt märkta data. Vi betraktar både "prepositioner" och "komparativa adjektiv" som används för att uttrycka relationer mellan objekt. Om modellerna för sådana relationer kan fastställas, hjälper de till att lösa korresponderande tvetydigheter. Men att lära sig modeller för dessa relationer kräver att man löser korrespondensproblemet. Vi lär oss samtidigt de visuella funktionerna som definierar "nomen" och de olika visuella egenskaperna som definierar sådana "binära relationer" med hjälp av ett EM-baserat tillvägagångssätt.
I REF används prepositionella relationer och adjektiv för att lära sig objektdetekteringsmodeller från svagt märkta data.
Beyond nouns: Exploiting prepositions and comparative adjectives for learning visual classifiers
{'venue': 'In ECCV', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}