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Web-Scale Image Annotation

机译:Web缩放图像注释

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摘要

In this paper, we describe our experiments using Latent Dirichlet Allocation (LDA) to model images containing both perceptual features and words. To build a large-scale image tagging system, we distribute the computation of LDA parameters using MapReduce. Empirical study shows that our scalable LDA supports image annotation both effectively and efficiently.
机译:在本文中,我们描述了使用潜在狄利克雷分配(LDA)对包含感知特征和单词的图像进行建模的实验。为了构建大规模的图像标记系统,我们使用MapReduce分发了LDA参数的计算。实证研究表明,我们的可扩展LDA支持有效且高效的图像注释。

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