《表3 3个基准数据集的信息》

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《基于语义标签生成和偏序结构的图像层级分类》

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本文实验采用Corel5k[19]、EspGame[8]和Iaprtc12[8]这3个在图像标注领域常用的数据集.Corel5k是图像标注常用的标准图像库，其中包含自然风光、人文生活等多目标图像，共包含大小为192×168的5 000幅彩色图像，每幅图像都被人工标注1个～5个标签，平均每张图像能被3.4个标签标注，总共有260个标签出现.EspGame数据集是从在线交互式游戏中获取的20 770张图像，其中包括商标、绘图、风景和人物照片等.其中，每幅图像从游戏中提取1个～15个标签，平均每幅图包含4.7个语义标签，总共有268个标签注释.Iaprtc12数据集由19 627张图像构成，涵盖运动、行为、人物、动物、城市、风景等方面.其关键词是从图像的标语或字幕中提取.在Iaprtc12数据集中，图像包含语义标签数最多为23个，最少为1个，平均每幅图像有5.7个语义标签，所有标签数为291.在3个数据集中，EspGame和Iaprtc12数据集在图像和标签数上都大于Corel5k，其中，Iaprtc12图像中包含的标签数最多，标注难度最大.数据集中标签和图像的详细信息见表3.