Flickr Data(플리커 데이터)란 무엇입니까?
Flickr Data 플리커 데이터 - Comprehensive experiments are carried out with local feature descriptors extracted from two multi-label data sets, the well-known MIR-Flickr dataset and a Wireless Multimedia Sensor (WMS) dataset that we have generated from our video recordings. [1] Flickr data has been widely utilized in the study of tourism. [2] The sketch images are chosen from the TU-Berlin dataset, Sketch dataset, SHREC13 dataset, Flickr dataset and Sketchy dataset. [3] Using a Twitter and Flickr dataset of users and their posting activities, we perform an empirical study on how these features affect the performance of user identification across the two OSN s and discuss our main findings based on the different features. [4] The model is tested over Hindi visual genome dataset to validate the proposed approach’s performance and cross-verification is carried out for English captions with Flickr dataset. [5] The spatial and temporal analyses for our case studies suggest that the Flickr dataset best reflects the NBN dataset when considering a purely spatial distribution with no time constraints. [6] Flickr data was used to map short time-interval visitor flows along the linear system of the river Danube. [7] Furthermore, Flickr data were analysed temporally to determine the impact of the COVID-19 pandemic on tourism in Yogyakarta City. [8] Our method (Deep2NAD) outperforms the state-of-the-art result on the Flickr dataset based on AUC. [9] Using a Flickr dataset of 4 cities, preliminary experimental results show that our algorithm is able to recommend a relevant and accurate itinerary, based on measures of recall, precision and F1-scores. [10] We have taken the similar user’s features to advise multiple itineraries using the Flickr dataset. [11] Scoring photographic rule of thirds in a large MIRFLICKR dataset: A showdown between machine perception and human perception of image aesthetics. [12] Experimental results on the annotated PsychoFlickr database show that the proposed method is superior to the state-of-the-art approaches. [13] The experimental results on the Flickr dataset show that our VSM model achieves significant improvements (around 9. [14] 83% average performance for retrieving images from Flickr database. [15] The training samples for each stage are processed through a flow with original image and text annotation in ICDAR2013 and Flickr dataset as input, and corresponding text erased image, magnified text annotation, and text magnified scene image as output. [16] We show that the embeddings learned with web and social media data have competitive performances over supervised methods in the text-based image retrieval task, and we clearly outperform the state of the art in the MIRFlickr dataset when training in the target data. [17] Flickr data were best explained by variables capturing supply of recreation; whereas, the survey data were best explained by variables capturing demand for recreation. [18] The purpose of this research is to analyze the movement pattern of tourists who visited Seoul by using Flickr data, which is one type of SNS. [19] Information on the nationality of contributors recorded in the Flickr data was used to compare the tourist spots of Japanese and foreign visitors. [20] For the empirical research, Beijing City in China was selected as the research case, after which the feasibility and accuracy of the methods proposed in this paper were verified through data correlation analysis between Flickr data and real statistical yearbook data, as well as analysis of the prediction results based on a machine learning algorithm. [21] Two large-scale real-world web image collections, namely the NUS-WIDE and the Flickr datasets, are used to evaluate PHTC and compare it with existing algorithms in terms of clustering performance and time cost. [22] In this paper, a preliminary discussion of this work is provided, using Geo-tagged data from Twitter and Open StreetMap in cities such as San Francisco and London as well as for image mapping using Flickr data in cities such as San Francisco and Kyoto. [23]두 개의 다중 레이블 데이터 세트, 잘 알려진 MIR-Flickr 데이터 세트 및 비디오 녹화에서 생성한 WMS(Wireless Multimedia Sensor) 데이터 세트에서 추출한 로컬 기능 설명자를 사용하여 포괄적인 실험이 수행됩니다. [1] Flickr 데이터는 관광 연구에 널리 활용되었습니다. [2] 스케치 이미지는 TU-Berlin 데이터 세트, Sketch 데이터 세트, SHREC13 데이터 세트, Flickr 데이터 세트 및 Sketchy 데이터 세트에서 선택됩니다. [3] Twitter 및 Flickr 사용자의 데이터 세트와 게시 활동을 사용하여 이러한 기능이 두 OSN에서 사용자 식별 성능에 어떤 영향을 미치는지에 대한 실증적 연구를 수행하고 다른 기능을 기반으로 한 주요 결과에 대해 논의합니다. [4] 모델은 제안된 접근 방식의 성능을 검증하기 위해 힌디어 시각적 게놈 데이터 세트를 통해 테스트되었으며 Flickr 데이터 세트를 사용하여 영어 캡션에 대해 교차 검증이 수행됩니다. [5] 우리의 사례 연구에 대한 공간 및 시간 분석은 Flickr 데이터 세트가 시간 제약 없이 순수한 공간 분포를 고려할 때 NBN 데이터 세트를 가장 잘 반영한다고 제안합니다. [6] Flickr 데이터는 다뉴브 강의 선형 시스템을 따라 짧은 시간 간격의 방문자 흐름을 매핑하는 데 사용되었습니다. [7] 또한 Flickr 데이터를 일시적으로 분석하여 COVID-19 전염병이 족자카르타 시의 관광업에 미치는 영향을 파악했습니다. [8] 우리의 방법(Deep2NAD)은 AUC를 기반으로 하는 Flickr 데이터 세트에서 최신 결과를 능가합니다. [9] 4개 도시의 Flickr 데이터 세트를 사용하여 예비 실험 결과에 따르면 우리 알고리즘이 회상, 정밀도 및 F1 점수 측정을 기반으로 적절하고 정확한 여정을 추천할 수 있습니다. [10] Flickr 데이터 세트를 사용하여 여러 일정을 조언하기 위해 유사한 사용자의 기능을 사용했습니다. [11] 대규모 MIRFLICKR 데이터 세트에서 사진의 3분의 1의 점수 매기기: 이미지 미학에 대한 기계 인식과 인간 인식 간의 대결. [12] 주석이 달린 PsychoFlickr 데이터베이스에 대한 실험 결과는 제안된 방법이 최신 접근 방식보다 우수함을 보여줍니다. [13] Flickr 데이터 세트에 대한 실험 결과에 따르면 VSM 모델이 상당한 개선(약 9. [14] Flickr 데이터베이스에서 이미지를 검색하는 평균 성능은 83%입니다. [15] 각 단계에 대한 훈련 샘플은 ICDAR2013 및 Flickr 데이터 세트의 원본 이미지 및 텍스트 주석을 입력으로 사용하고 해당 텍스트 삭제 이미지, 확대 텍스트 주석 및 텍스트 확대 장면 이미지를 출력으로 사용하는 흐름을 통해 처리됩니다. [16] 우리는 웹 및 소셜 미디어 데이터로 학습된 임베딩이 텍스트 기반 이미지 검색 작업에서 감독된 방법보다 경쟁력 있는 성능을 가짐을 보여주고 대상 데이터에서 훈련할 때 MIRFlickr 데이터 세트의 최신 기술을 분명히 능가합니다. [17] Flickr 데이터는 레크리에이션 공급을 캡처하는 변수로 가장 잘 설명되었습니다. 반면 설문조사 데이터는 레크리에이션 수요를 파악하는 변수로 가장 잘 설명되었습니다. [18] 본 연구는 SNS의 일종인 Flickr 데이터를 이용하여 서울을 방문한 관광객들의 이동패턴을 분석하는 것을 목적으로 한다. [19] Flickr 데이터에 기록된 기여자의 국적 정보는 일본인과 외국인 방문자의 관광지를 비교하는 데 사용되었습니다. [20] 실증적 연구를 위해 중국 북경시를 연구사례로 선정하여 Flickr 데이터와 실제 통계연감 데이터 간의 데이터 상관분석과 머신 러닝 알고리즘을 기반으로 한 예측 결과. [21] 두 개의 대규모 실제 웹 이미지 컬렉션, 즉 NUS-WIDE 및 Flickr 데이터 세트를 사용하여 PHTC를 평가하고 클러스터링 성능 및 시간 비용 측면에서 기존 알고리즘과 비교합니다. [22] 이 논문에서는 샌프란시스코와 런던과 같은 도시에서 Twitter와 Open StreetMap의 Geo-tagged 데이터를 사용하고 샌프란시스코 및 교토와 같은 도시에서 Flickr 데이터를 사용한 이미지 매핑을 사용하여 이 작업에 대한 예비 논의를 제공합니다. [23]
flickr data set
Furthermore, the proposed label estimation method has been experimentally proven to be more feasible for a multilabeled MIRFlickr data set in a hash lookup task. [1] Furthermore, the proposed label estimation method has been experimentally proven to be more feasible for a multilabeled MIRFlickr data set in a hash lookup task. [2]또한 제안된 레이블 추정 방법은 해시 조회 작업에서 다중 레이블이 지정된 MIRFlickr 데이터 세트에 대해 더 적합한 것으로 실험적으로 입증되었습니다. [1] 또한 제안된 레이블 추정 방법은 해시 조회 작업에서 다중 레이블이 지정된 MIRFlickr 데이터 세트에 대해 더 적합한 것으로 실험적으로 입증되었습니다. [2]