Deep ConvNets har visat bra prestanda för enmärkt bildklassificering (t.ex. ImageNet), men det är nödvändigt att gå bortom enmärkning klassificering uppgift eftersom bilder av vardagen är inneboende multimärkning. Flermärkningsklassificering är en svårare uppgift än enmärkningsklassificering eftersom både inmatningsbilder och utmatningsetikettutrymmen är mer komplexa. Dessutom är det svårare att skala upp rena flermärkningsanmärkningar än enmärkningsanmärkningar. För att minska notkostnaderna föreslår vi att man utbildar en modell med partiell märkning, dvs. Endast några etiketter är kända per bild. Vi jämför först empiriskt olika märkningsstrategier för att visa potentialen för att använda partiella etiketter på flermärkta dataset. För att sedan lära oss med partiella etiketter introducerar vi en ny klassificeringsförlust som utnyttjar andelen kända etiketter per exempel. Vårt tillvägagångssätt gör det möjligt att använda samma träningsinställningar som när man lär sig med alla kommentarer. Vi utforskar vidare flera läroplansbaserade strategier för att förutsäga saknade etiketter. Experiment utförs på tre storskaliga multi-label dataset: MS COCO, NUS-WIDE och Open Images.
För att minska notationskostnaden, Durand m.fl. I REF föreslås att man utbildar en modell med en partiell märkning med en ny klassificeringsförlust som utnyttjar andelen kända etiketter per exempel.
Learning a Deep ConvNet for Multi-Label Classification With Partial Labels
{'venue': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}