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VISUAL INTENT TRIGGERING FOR VISUAL SEARCH

机译：视觉意图触发视觉搜索

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Representative embodiments disclose mechanisms to perform visual intent classification or visual intent detection or both on an image. Visual intent classification utilizes a trained machine learning model that classifies subjects in the image according to a classification taxonomy. The visual intent classification can be used as a pre-triggering mechanism to initiate further action in order to substantially save processing time. Example further actions include user scenarios, query formulation, user experience enhancement, and so forth. Visual intent detection utilizes a trained machine learning model to identify subjects in an image, place a bounding box around the image, and classify the subject according to the taxonomy. The trained machine learning model utilizes multiple feature detectors, multi-layer predictions, multilabel classifiers, and bounding box regression.
机译：代表性实施例公开了在图像上执行视觉意图分类或视觉意图检测的机制。视觉意图分类利用训练有素的机器学习模型，该模型根据分类分类，在图像中分类主题。可视意图分类可以用作预触发机制以启动进一步动作，以便基本上保存处理时间。示例进一步的操作包括用户场景，查询制定，用户体验增强等。视觉意向检测利用训练有素的机器学习模型来识别图像中的受试者，在图像周围放置一个边界框，并根据分类分类。培训的机器学习模型利用多个特征检测器，多层预测，多函数分类器和边界框回归。

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