Medan djupa konvolutionella neurala nätverk (CNN) har visat en stor framgång i single-label bildklassificering, är det viktigt att notera att verkliga bilder i allmänhet innehåller flera etiketter, som kan motsvara olika objekt, scener, handlingar och attribut i en bild. Traditionella metoder för flermärkt bildklassificering lär sig oberoende klassificeringar för varje kategori och använder rankning eller tröskel på klassificeringsresultaten. Dessa tekniker, även om de fungerar bra, misslyckas med att explicit utnyttja märkningen beroenden i en bild. I detta papper använder vi återkommande neurala nätverk (RNN) för att ta itu med detta problem. I kombination med CNN:er lär sig det föreslagna CNN-RNN-ramverket en gemensam bildmärkning för att karakterisera det semantiska beroendet av etiketter samt bildmärkningens relevans, och det kan tränas end-to-end från grunden för att integrera både information i ett enhetligt ramverk. Experimentella resultat från offentliga referensdataset visar att den föreslagna arkitekturen uppnår bättre resultat än de senaste multimärkta klassificeringsmodellerna.
För att utvidga visualsemantiska inbäddningsmodeller till flermärkt klassificering, Wang et al. REF använde RNN för att utnyttja etikettberoenden i en bild.
CNN-RNN: A Unified Framework for Multi-label Image Classification
{'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']}