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【24h】

Learning the semantics of words and pictures

机译:学习单词和图片的语义

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摘要

We present a statistical model for organizing image collections which integrates semantic information provided by associate text and visual information provided by image features. The model is very promising for information retrieval tasks such as database browsing and searching for images based on text and/or image features. Furthermore, since the model learns relationships between text and image features, it can be used for novel applications such as associating words with pictures, and unsupervised learning for object recognition.
机译:我们提出了一个用于组织图像收集的统计模型,该模型整合了关联文本提供的语义信息和图像特征提供的视觉信息。该模型对于信息检索任务(例如数据库浏览和基于文本和/或图像特征的图像搜索)非常有前途。此外,由于该模型可以学习文本和图像特征之间的关系,因此可以用于新颖的应用程序,例如将单词与图片相关联,以及用于对象识别的无监督学习。

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