Distilled Collections from Textual Image Queries
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We present a distillation algorithm which operates on a large, unstructured, and noisy collection of internet images returned from an online object query. We introduce the notion of a distilled set, which is a clean, coherent, and structured subset of inlier images. In addition, the object of interest is properly segmented out throughout the distilled set. Our approach is unsupervised, built on a novel clustering scheme, and solves the distillation and object segmentation problems simultaneously. In essence, instead of distilling the collection of images, we distill a collection of loosely cutout foreground “shapes”, which may or may not contain the queried object. Our key observation, which motivated our clustering scheme, is that outlier shapes are expected to be random in nature, whereas, inlier shapes, which do tightly enclose the object of interest, tend to be well supported by similar shapes captured in similar views. We analyze the commonalities among candidate foreground segments, without aiming to analyze their semantics, but simply by clustering similar shapes and considering only the most significant clusters representing non‐trivial shapes. We show that when tuned conservatively, our distillation algorithm is able to extract a near perfect subset of true inliers. Furthermore, we show that our technique scales well in the sense that the precision rate remains high, as the collection grows. We demonstrate the utility of our distillation results with a number of interesting graphics applications.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».