最近在自動(dòng)圖像標(biāo)注領(lǐng)域有哪些計(jì)算機(jī)視覺(jué)方面的綜述/調(diào)查論文？

隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，圖片的數(shù)量呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。為了提供滿足用戶需求的圖像，重要的一點(diǎn)之一是正確標(biāo)記圖像。由于現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)上很多沒(méi)有標(biāo)簽的圖片，通過(guò)文字檢索圖片很困難。眾所周知，隨著圖像的爆炸式增長(zhǎng)，手動(dòng)標(biāo)記圖像的時(shí)間成本和人工成本更加昂貴。

此外，手動(dòng)標(biāo)記圖像的結(jié)果因人而異。從上面討論的內(nèi)容來(lái)看，自動(dòng)圖像注釋具有很大的潛力。如果我們提高圖像標(biāo)注的準(zhǔn)確性，會(huì)有巨大的商業(yè)利益。

當(dāng)前的自動(dòng)圖像注釋旨在將有限詞匯表中的一些相關(guān)單詞分配給沒(méi)有標(biāo)簽的圖像。大多數(shù)自動(dòng)圖像標(biāo)注算法的過(guò)程是：首先，從訓(xùn)練圖像和測(cè)試圖像中提取特征。其次，根據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)生成標(biāo)注模型。最后，根據(jù)測(cè)試圖像的特征生成注釋。

從標(biāo)注的過(guò)程來(lái)看，本質(zhì)上有兩個(gè)因素影響結(jié)果，一個(gè)是我們從訓(xùn)練圖像和測(cè)試圖像中提取的特征，另一個(gè)是標(biāo)注模型。

盡管如此，自動(dòng)圖像標(biāo)注仍然存在一些問(wèn)題，之前的研究人員已經(jīng)做了大量的工作來(lái)嘗試優(yōu)化。第一個(gè)是算法無(wú)法弄清楚每個(gè)標(biāo)簽對(duì)應(yīng)于圖像的哪個(gè)區(qū)域。標(biāo)簽可以對(duì)應(yīng)于圖像的一個(gè)區(qū)域，也可以對(duì)應(yīng)于整個(gè)圖像。其次，低級(jí)圖像特征不能準(zhǔn)確表達(dá)圖像的含義，導(dǎo)致計(jì)算兩幅圖像之間的距離時(shí)出現(xiàn)錯(cuò)誤。

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