Väderigenkänning spelar en viktig roll i vårt dagliga liv och många applikationer för datorseende. Att känna igen väderförhållandena från en enda bild är dock fortfarande en utmaning och har inte studerats grundligt. Generellt sett behandlar de flesta tidigare verk väderigenkänning som en enmärkt klassificeringsuppgift, nämligen att avgöra om en bild tillhör en viss väderklass eller inte. Denna behandling är inte alltid lämplig, eftersom mer än ett väderförhållanden kan visas samtidigt i en enda bild. För att ta itu med detta problem gör vi det första försöket att se väderigenkänning som en multi-etikett klassificering uppgift, dvs tilldela en bild mer än en etiketter enligt de visade väderförhållandena. I detta dokument föreslås särskilt en CNN-RNN-baserad klassificeringsmetod med flera märken. Det konvolutionella neurala nätverket (CNN) utökas med en kanalvis uppmärksamhet modell för att extrahera de mest korrelerade visuella funktioner. Recurrent Neural Network (RNN) bearbetar funktionerna ytterligare och gräver ut beroendena bland väderklasser. Slutligen förutspås vädermärkningen steg för steg. Dessutom konstruerar vi två dataset för väderigenkänningsuppgiften och utforskar relationerna mellan olika väderförhållanden. Experimentella resultat visar att det föreslagna tillvägagångssättet är överlägset och effektivt. De nya konstruerade datamängderna kommer att finnas tillgängliga på https: // github.com/ wzgwzg/Multi-Label-Weather-Recognition.
I REF behandlades väderigenkänning som en flermärkt klassificeringsuppgift där en bild tilldelades mer än en etikett enligt väderförhållanden.
A CNN-RNN Architecture for Multi-Label Weather Recognition
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}