基于上下文的视觉内容验证
计算机视觉与模式识别
2017-09-04 v1
摘要
本文研究了基于多层级共现的中介视觉内容验证方法。共现统计通常根据从数据收集的信息来确定对象之间的关系属性。因此，这些度量严重依赖于出现的相对数量，并且在预测真实世界中的对象时仅提供有限的准确性。为了提高该方法在验证任务中的准确性，我们引入了上下文信息，例如位置、环境类型等。为了训练我们的模型，我们提供了新的标注数据集 Advanced Attribute VOC (AAVOC)，其包含图像的附加属性。我们表明，上下文的使用极大地提高了验证的准确性，提升幅度高达 16%。
引用
@article{arxiv.1709.00141,
title = {Context Based Visual Content Verification},
author = {Martin Lukac and Aigerim Bazarbayeva and Michitaka Kameyama},
journal= {arXiv preprint arXiv:1709.00141},
year = {2017}
}
备注
6 pages, 6 Figures, Published in Proceedings of the Information and Digital Technology Conference, 2017