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Improved Scoring Models for Semantic Image Retrieval Using Scene Graphs

机译:使用场景图的语义图像检索的改进评分模型

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摘要

Image retrieval via a structured query is explored in Johnson, et al. The query is structured as a scene graph and a graphical model is generated from the scene graph's object, attribute, and relationship structure. Inference is performed on the graphical model with candidate images and the energy results are used to rank the best matches. Scene graph objects that are not in the set of recognized objects are not represented in the graphical model. This work proposes and tests two approaches for modeling the unrecognized objects in order to leverage the attribute and relationship models to improve image retrieval performance.
机译:Johnson等人探索了通过结构化查询进行图像检索。该查询被构造为场景图,并且根据场景图的对象,属性和关系结构生成图形模型。使用候选图像对图形模型进行推断,然后使用能量结果对最佳匹配进行排名。不在识别的对象集中的场景图对象不会在图形模型中表示。这项工作提出并测试了两种无法识别对象建模的方法,以利用属性和关系模型来提高图像检索性能。

著录项

  • 作者

    Conser, Erik T.;

  • 作者单位

    Portland State University.;

  • 授予单位 Portland State University.;
  • 学科 Computer science.;Artificial intelligence.;Mathematics.
  • 学位 M.S.
  • 年度 2017
  • 页码 68 p.
  • 总页数 68
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
  • 关键词

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