Människor har den anmärkningsvärda förmågan att lära sig en stor variation av visuella begrepp, ofta med mycket få exempel, medan nuvarande toppmoderna visionalgoritmer kräver hundratals eller tusentals exempel per kategori och kämpar med tvetydighet. En egenskap som skiljer människor åt är vår förmåga att förvärva kunskap om världen och resonera med hjälp av denna kunskap. Detta dokument undersöker användningen av strukturerad förkunskap i form av kunskapsgrafer och visar att användningen av denna kunskap förbättrar prestandan på bildklassificeringen. I synnerhet introducerar vi Graph Search Neural Network som ett sätt att effektivt integrera stora kunskapsgrafer i ett fullständigt system för lärande från början till slut. Vi visar i ett antal experiment att vår metod överträffar utgångsvärden för multietikettklassificering, även under låga data och få-shot-inställningar.
I REF används kunskapsgrafer och GGNN för bildklassificering.
The More You Know: Using Knowledge Graphs for Image Classification
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}