Abstrakt. Multi-Label lärande har väckt betydande intresse för datorseende nyligen, hitta tillämpningar i många vision uppgifter som flera objekt igenkänning och automatisk bild annotation. Att koppla flera etiketter till en komplex bild är mycket svårt, inte bara på grund av att det är svårt att beskriva bilden, utan också på grund av att de observerade etiketterna är ofullständiga. Befintliga arbeten på problemet antingen ignorera etikett-märkning och instans-intance korrelationer eller bara anta att dessa korrelationer är linjära och ostrukturerade. Med tanke på att semantiska korrelationer mellan bilder faktiskt är strukturerade, föreslår vi i detta dokument att man införlivar strukturerade semantiska korrelationer för att lösa det problem med flermärkt lärande som saknas på etiketten. Speciellt projicerar vi bilder till det semantiska utrymmet med en effektiv semantisk deskriptor. En semantisk graf konstrueras sedan på dessa bilder för att fånga de strukturerade korrelationerna mellan dem. Vi använder den semantiska grafen Laplacian som en smidig term i den multi-märkta inlärningsformuleringen för att införliva de strukturerade semantiska korrelationerna. Experimentella resultat visar effektiviteten hos den föreslagna semantiska deskriptorn och nyttan med att införliva de strukturerade semantiska korrelationerna. Vi uppnår bättre resultat än de senaste multimärkta inlärningsmetoderna på fyra referensdatauppsättningar.
Till skillnad från de flesta befintliga modeller som utgår från att korrelationerna är linjära och ostrukturerade föreslog REF att man skulle lära sig strukturerade semantiska korrelationer.
Improving Multi-label Learning with Missing Labels by Structured Semantic Correlations
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}