Att känna igen flera etiketter av bilder är en grundläggande men utmanande uppgift i datorseendet, och anmärkningsvärda framsteg har uppnåtts genom att lokalisera semantiska-medvetna bildregioner och förutsäga deras etiketter med djupa konvolutionella neurala nätverk. Steget av hypotesregioner (regionala förslag) lokalisering i dessa befintliga multi-märkning image erkännande pipelines, dock vanligtvis tar överflödiga beräkningskostnader, t.ex. att generera hundratals meningslösa förslag med icke-diskriminerande information och extrahera sina funktioner, och den rumsliga kontextuella beroendemodellering bland de lokaliserade regionerna ofta ignoreras eller överförenklas. För att lösa dessa frågor föreslår detta dokument en återkommande uppmärksamhetsstärkande inlärningsram för att iterativt upptäcka en sekvens av uppmärksamhets- och informativa regioner som är relaterade till olika semantiska objekt och ytterligare förutsäga märkningspoäng som är beroende av dessa regioner. Dessutom modellerar vår metod uttryckligen långsiktiga beroenden bland dessa uppmärksamhetsregioner som bidrar till att fånga semantisk märkning med förekomst och på så sätt underlätta flermärkningsigenkänning. Omfattande experiment och jämförelser på två storskaliga riktmärken (dvs. PASCAL VOC och MS-COCO) visar att vår modell uppnår överlägsen prestanda jämfört med befintliga state-of-the-art metoder i både prestanda och effektivitet samt uttryckligen identifierar bild-nivå semantiska etiketter till specifika objekt regioner.
I uppgiften att multi-label bildigenkänning, Chen et al. I REF ) föreslogs en återkommande metod för att öka uppmärksamheten för att iterativt upptäcka en sekvens av uppmärksamhets- och informativa regioner.
Recurrent Attentional Reinforcement Learning for Multi-label Image Recognition
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}