Att lära sig ranka har nyligen framgått som en attraktiv teknik för att träna djupa konvolutionella neurala nätverk för olika datorseende uppgifter. Pairwise ranking, i synnerhet, har varit framgångsrik i flermärkt bildklassificering, att uppnå state-of-the-art resultat på olika riktmärken. Men de flesta befintliga metoder använder gångjärnsförlusten för att träna sina modeller, som är icke-smooth och därmed är svårt att optimera särskilt med djupa nätverk. Dessutom använder de sig av enkla heuristik, t.ex. top-k eller tröskel, för att bestämma vilka etiketter som ska ingå i utmatningen från en rangordnad lista över etiketter, vilket begränsar deras användning i verkligheten. I detta arbete föreslår vi två tekniker för att förbättra parvis rankning baserad multi-etikett bildklassificering: (1) vi föreslår en ny förlust funktion för parvis rankning, som är smidig överallt och därmed är lättare att optimera; och (2) vi införlivar en etikett beslutsmodul i modellen, uppskatta den optimala konfidensgränser för varje visuellt koncept. Vi tillhandahåller teoretiska analyser av vår förlustfunktion i Bayes konsistens och riskminimering ram, och visar sin fördel jämfört med befintliga parvis ranking formuleringar. Vi demonstrerar effektiviteten i vår strategi för tre storskaliga dataset, VOC2007, NUS-WIDE och MS-COCO, för att uppnå de bästa rapporterade resultaten i litteraturen.
I stället för att använda etikettberoenden föreslog REF en ny förlustfunktion för parvis rankning, och förlustfunktionen är smidig överallt så att det är lätt att optimera inom ConvNets.
Improving Pairwise Ranking for Multi-label Image Classification
{'venue': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}