Multilabel image annotation är en av de viktigaste utmaningarna i datorseende med många verkliga applikationer. Medan det befintliga arbetet vanligtvis använder konventionella visuella funktioner för multimärkning annotering, funktioner baserade på Deep Neural Networks har visat potential att avsevärt öka prestanda. I detta arbete föreslår vi att utnyttja fördelen med sådana funktioner och analysera viktiga komponenter som leder till bättre prestanda. Specifikt visar vi att en betydande resultatvinst skulle kunna uppnås genom att kombinera konvolutionella arkitekturer med ungefärliga top-k-rankningsmål, eftersom timjan naturligt passar in på problemet med multimärkningsmärkning. Våra experiment på NUS-WIDE-data överträffar de konventionella visuella egenskaperna med cirka 10%, vilket ger den bästa rapporterade prestandan i litteraturen.
Denna idé utnyttjas ytterligare med hjälp av djupa neurala nätverk REF.
Deep Convolutional Ranking for Multilabel Image Annotation
{'venue': 'ICLR 2014', 'journal': 'arXiv: Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}