Bilder av scener har olika objekt samt rikliga attribut, och olika nivåer av visuell kategorisering är möjliga. En naturlig bild kan tilldelas finkorniga etiketter som beskriver viktiga komponenter, grovkorniga etiketter som skildrar hög nivå abstraktion, eller en uppsättning etiketter som avslöjar attribut. En sådan kategorisering på olika konceptlager kan modelleras med etikettgrafer som kodar etikettinformation. I detta dokument utnyttjar vi denna rika information med en toppmodern ram för djupt lärande, och föreslår en generisk strukturerad modell som utnyttjar olika etikettrelationer för att förbättra bildklassificeringens prestanda. Vår strategi använder en ny staplad etikett förutsägelse neurala nätverk, fånga både inter-level och intra-level etikett semantik. Vi utvärderar vår metod på referensbilddataset, och empiriska resultat illustrerar effektiviteten i vår modell.
Slutligen, Hu et al. REF observera att olika nivåer av visuell kategorisering är möjliga beroende på graden av önskad abstraktion.
Learning Structured Inference Neural Networks with Label Relations
{'venue': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}