I detta dokument föreslås en ny djup arkitektur för att ta itu med flermärkt bildigenkänning, en grundläggande och praktisk uppgift mot allmän visuell förståelse. Nuvarande lösningar för denna uppgift är vanligtvis beroende av ett extra steg i utvinning av hypotesregioner (dvs. regionförslag), vilket resulterar i överflödig beräkning och suboptimal prestanda. I detta arbete uppnår vi den tolkningsbara och kontextualiserade flermärkta bildklassificeringen genom att utveckla en återkommande memorand-attention modul. Denna modul består av två alternativt utförda komponenter: i) ett rumsligt transformatorskikt för att lokalisera uppmärksamhetsregioner från de konvolutionella funktionskartorna på ett regionförslagsfritt sätt och ii) ett undernätverk för LSTM (Long-Short Term Memory) för att sekventiellt förutsäga semantiska märkningspoäng på de belägna regionerna samtidigt som man fångar de globala beroendena i dessa regioner. LSTM matar också ut parametrarna för beräkning av den rumsliga transformatorn. På storskaliga riktmärken för flermärkt bildklassificering (t.ex. MS-COCO och PAS-CAL VOC 07) visar vår strategi överlägsna prestationer jämfört med andra befintliga toppmoderna både i noggrannhet och effektivitet.
Detta beslut träder i kraft dagen efter det att det har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. REF har föreslagit en liknande arkitektur, som används i detta dokument, med hjälp av rumsliga transformatornätverk och hård uppmärksamhet.
Multi-label Image Recognition by Recurrently Discovering Attentional Regions
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}