Abstract-convolutional Neural Network (CNN) har visat lovande prestanda i enmärkt bildklassificeringsuppgifter. Hur CNN bäst hanterar flermärkta bilder är dock fortfarande ett öppet problem, främst på grund av de komplexa underliggande objektlayouterna och otillräckliga flermärkta utbildningsbilder. I detta arbete föreslår vi en flexibel djup CNN-infrastruktur, kallad Hypoteser-CNN-Pooling (HCP), där ett godtyckligt antal objektsegment hypoteser tas som indata, då en delad CNN är ansluten till varje hypotes, och slutligen CNN-utgången resultat från olika hypoteser aggregeras med max pooling för att producera de ultimata multi-etikett förutsägelser. Några unika egenskaper hos denna flexibla djupa CNN-infrastruktur inkluderar: 1) ingen fältinformation krävs för utbildning; 2) hela HCP-infrastrukturen är robust för att möjligen bullriga och/eller överflödiga hypoteser; 3) ingen uttrycklig hypotesmärkning krävs; 4) det gemensamma CNN kan vara väl förträngda med en storskalig enmärkning av bilddata, t.ex. ImageNet; och 5) det kan naturligt producera multi-label förutsägelse resultat. Experimentella resultat på Pascal VOC2007 och VOC2012 flermärkta bilddata visar tydligt hur överlägsen den föreslagna HCP-infrastrukturen är jämfört med andra toppmoderna. I synnerhet når mAP 84,2 % av HCP endast och 90,3 % efter fusionen med vårt kompletterande resultat i [47] baserat på handgjorda funktioner på VOC2012 dataset, vilket avsevärt överträffar state-of-the-arts med en stor marginal på mer än 7 %.
Hypoteser-CNN-Pooling REF använder max pooling för att aggregera prognoser från flera hypotes region förslag.
CNN: Single-label to Multi-label
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}