Vi anser att klassificeringsproblem där märkningsutrymmet har struktur. Ett vanligt exempel är hierarkiska märkningsutrymmen, motsvarande det fall där en etikett subsumerar en annan (t.ex. djur subsumes hund). Men etiketter kan också vara ömsesidigt uteslutande (t.ex. hund kontra katt) eller orelaterade (t.ex. päls, köttätande). För att gemensamt modellera hierarkiska förhållanden och utanförskapsförhållanden infördes begreppet HEX-diagram (hierarki och utanförskap) [8]. Detta kombinerade ett villkorat slumpmässigt fält (CRF) med ett djupt neuralt nätverk (DNN), vilket resulterar i toppmoderna resultat när det tillämpas på visuella objekt klassificering problem där utbildningsetiketterna drogs från olika nivåer av ImageNet hierarki (t.ex., en bild kan märkas med den grundläggande nivå kategorin "hund", snarare än den mer specifika etiketten "husky"). I detta dokument utvidgar vi HEX-modellen för att möjliggöra mjuka eller probabilistiska relationer mellan etiketter, vilket är användbart när det råder osäkerhet om förhållandet mellan två etiketter (t.ex. är en antilop " slags " päls, men inte i samma utsträckning som en grizzlybjörn). Vi kallar vår nya modell pHEX, för probabilistisk HEX. Vi visar att pHEX grafen kan konverteras till en Ising modell, vilket gör att vi kan använda befintliga off-the-shelf inference metoder (i motsats till HEX metoden, som behövde specialiserade inference algoritmer). Experimentella resultat visar på betydande förbättringar i ett antal storskaliga visuella objektklassificeringsuppgifter som överträffar den tidigare HEX-modellen.
Modellen utvidgas ytterligare för att möjliggöra mjuka eller probabilistiska relationer mellan etiketter REF.
Probabilistic Label Relation Graphs with Ising Models
{'venue': '2015 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2015 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}