Fugu-MT 論文翻訳(概要): An Improved Relevance Feedback in CBIR

論文の概要: An Improved Relevance Feedback in CBIR

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.11821v2
Date: Sat, 29 Aug 2020 19:38:22 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-18 12:32:43.573965
Title: An Improved Relevance Feedback in CBIR
Title（参考訳）: CBIRにおける関連性フィードバックの改善
Authors: Subhadip Maji and Smarajit Bose
Abstract要約: 本稿では,検索精度を向上するため,従来手法に新たな付加手法を提案する。これらに加えて,本論文では,0回目の反復精度を向上する新たなアイデアも提示している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Relevance Feedback in Content-Based Image Retrieval is a method where the feedback of the performance is being used to improve itself. Prior works use feature re-weighting and classification techniques as the Relevance Feedback methods. This paper shows a novel addition to the prior methods to further improve the retrieval accuracy. In addition to all of these, the paper also shows a novel idea to even improve the 0-th iteration retrieval accuracy from the information of Relevance Feedback.
Abstract（参考訳）: コンテントベース画像検索における関連性フィードバックは,パフォーマンスフィードバックを自己改善に活用する手法である。先行研究では、関連性フィードバック手法として機能の再重み付けと分類技術を用いる。本稿では,検索精度を向上するため,従来手法に新たな付加手法を提案する。これらに加えて,本論文では,関連フィードバック情報から0回目の繰り返しの精度を向上する新たなアイデアも提示している。

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