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“香蕉”的黄是什幺黄?如何教机器理解色彩概念 | MixLab色彩解读

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我们是怎幺确定  “香蕉”

 

这一概念对应的颜色的 ?

 

本文可能有些抽象,可快速看图浏览一遍再进行细读。

 

论文作者 基于图像统计 , 构建了使用从图像中提取的颜色分布来估计与颜色有强相关性的物体的色彩概念模型。

 

 

如何从图像中提取颜色分布 ?

 

方式一 :人工来关联概念和颜色等级再到人类联想之间的联系。

 

方式二 :查询Google Images等数据库,使用各种不同的方法(特性)提取颜色,然后对这些特性进行适当加权,以获得估计的关联性。

 

最后 ,使用稀疏回归和交叉验证从人类关联数据中学习决定使用哪些特征以及如何对其加权。

 

 

一旦训练出模型,就可以快速估计新输入物体的颜色与其概念之间的关联,而不需要再用到额外的人工数据。

 

效果和可泛化性如何?

 

下图显示了柠檬、酸橙和蓝莓的模型估计和人类评级之间的关系散点图:

 

 

换成其他物体同理,都可以通过颜色的分布来进行预估。

 

 

算法是如何关联的?

 

下图展示了颜色与概念之间的关联如何形成的

 

 

https://arxiv.org/pdf/1908.00220.pdf

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