埃利奥特·克劳利,埃内斯托·科托和安德鲁·齐瑟曼



概述

本研究的目的是通过从互联网上的照片中学习分类器来发现绘画中的物体。我们提供了一个演示程序，允许用户在几秒钟内从超过200000幅绘画的数据集中搜索他们选择的对象。



现场演示

您可以使用以下示例之一或单击演示按钮来试用演示系统：

摘要
拱
宝贝
胡须
鸟
船
按钮
帽子
椅子
教堂
奶牛
人群
狗
耳环
火
花
森林
水果
花园
几何的
马
大罐
花边
男人
奖章
山
胡子
路
沙
海景
羊
鞋
雪
暴风雨
适合
塔
火车
树
战争
女人

访问实时演示

使用说明

技术细节

可以在运行时通过文本查询指定感兴趣的项然后使用从谷歌图像搜索下载的图像。


数据

分类器应用于你的画收藏。这包括超过200000幅画出现在英国众多画廊中。此数据的注释子集可用在这里。

可以找到图像的版权信息在这里.


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致谢

这项工作得到了EPSRC和EU ERC拨款的支持VisRec编号228180.我们是感谢Ken Chatfield和Karen Simonyan提供他们的CNN和VISOR实现以及在使用过程中的帮助