Abstract-I detta papper presenterar vi korrelerad logistisk (CorrLog) modell för multietikett bildklassificering. CorrLog utökar den konventionella logistiska regressionsmodellen till flermärkta fall, genom att explicit modellera den parvisa korrelationen mellan etiketter. Dessutom föreslår vi att lära sig modellparametrarna för CorrLog med elastisk nätreglering, vilket hjälper till att utnyttja glesheten i funktionsval och etikett korrelationer och därmed ytterligare öka prestandan för multimärkning klassificering. CorrLog kan effektivt läras, men ungefär, genom legaliserad maximal pseudosannolikhet uppskattning, och det har en tillfredsställande generalisering bunden som är oberoende av antalet etiketter. CorrLog utför konkurrenskraftigt för multimärkning av bildklassificering på referensdatauppsättningar MULAN scen, MIT utomhus scen, PASCAL VOC 2007, och PASCAL VOC 2012, jämfört med de senaste multimärkningsalgoritmerna.
Löjtnant m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m för m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m. REF kombinerade CorrLog-modellen med resår-nätreglering.
Correlated Logistic Model With Elastic Net Regularization for Multilabel Image Classification
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science', 'Medicine']}