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大規模画像アノテーションにおけるビジュアルシンセットの活用 (ICCV 2011)

大規模画像アノテーションにおけるビジュアルシンセットの活用 (ICCV 2011)

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Action/Event Detection Classification

Data Structure ? 1.5G

    Data Structure ?

    *The above analysis is the result extracted and analyzed by the system, and the specific actual data shall prevail.

    README.md

    我々はウェブ画像の大規模なアノテーション問題に取り組みます。我々のアプローチは視覚的に類似し、意味的に関連する画像の組織である視覚的同義語集合(ビジュアルシンセット)の概念に基づいています。

    各視覚的同義語集合は単一の典型的な視覚概念を表し、関連付けられた重み付きアノテーションのセットを持っています。

    線形サポートベクターマシン(SVM)を利用して、未見の画像サンプルの視覚的同義語集合への所属を予測し、重み付き投票規則を使用して、一連の視覚的同義語集合から予測されるアノテーションのランキングリストを構築します。我々は、2億枚以上の画像と30万件以上のアノテーションを含む新しいアノテーションデータベース(これはこれまでに報告された中で最大規模のものです)で、視覚的同義語集合が標準的な方法よりも良好な性能をもたらすことを実証します。

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