Proceedings of the 8th ACM international workshop on Multimedia information retrieval
Notice bibliographique
Résumé
Welcome to the sunny and beautiful Santa Barbara, California and the ACM SIG Multimedia International Workshop on Multimedia Information Retrieval (MIR). Like in the past years, this workshop is held in conjunction with the ACM Multimedia Conference. This year is the 8th in the MIR series. Continuing the great tradition of MIR, the purpose of this year's workshop is to bring together researchers, developers, and practitioners from academia and industry to discuss important challenges, latest advances, and future possibilities in multimedia retrieval.The volume and quality of the papers submitted to the workshop confirm the steady growth of the field of multimedia information retrieval and the status of MIR as the largest dedicated ACM meeting in this research area. The MIR 2006 received about 80 abstracts, of which 70 resulted in completed submissions. The authors of these submissions are from USA, France, Japan, Germany, China, Singapore, Italy, Ireland, The Netherlands, Turkey, Denmark, Malaysia, Austria, Switzerland, Canada, S. Korea, Brazil, United Kingdom, Australia, Czech Republic, Portugal, and Pakistan. The Program Committee selected 10 (14%) contributions to include in the program as regular papers and an additional 15 as poster papers. There are also two invited special sessions on Query Systems for Data Retrieval in Large Personal Image and Video Databases and Benchmarking Image and Video Retrieval. Carole Dulong, Igor Kozintsev, Yi Wu, Stephane Marchand-Maillet, and Marcel Worring organized these sessions.We are very delighted to have two outstanding keynote speakers. Donald Geman of Johns Hopkins University, one of the most cited computer scientists, will present an interactive search engine based on information theory and statistical inference. Edward Chang of Google China and University of California at Santa Barbara will discuss a framework of integrating statistical learning approaches in multimedia information retrieval. Their talks will provide diverse perspectives to the audience. The panel this year, moderated by James Z. Wang, will focus on diversity in multimedia retrieval research. The panelists include Nozha Boujemaa, Alberto Del Bimbo, Donald Geman, Alex Hauptmann, and Jelena Tesic.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».