Abstract-Convolutional Neural Networks (ConvNets) har uppnått utmärkt igenkänningsprestanda i olika visuella igenkänningsuppgifter. Ett stort, märkt träningsset är en av de viktigaste faktorerna för dess framgång. Det är dock svårt att samla in tillräckligt med utbildningsbilder med exakta etiketter inom vissa områden såsom skenbar åldersuppskattning, headpose-uppskattning, flermärkt klassificering och semantisk segmentering. Lyckligtvis finns det tvetydig information bland etiketterna, vilket gör att dessa uppgifter skiljer sig från den traditionella klassificeringen. Baserat på denna observation, vi konverterar etiketten på varje bild till en diskret etikett distribution, och lära sig etiketten distribution genom att minimera en Kulback-Leibler divergens mellan den förutsagda och groundtruth etikett distributioner med hjälp av djupa ConvNets. Den föreslagna DLDL-metoden (Deep Label Distribution Learning) använder på ett effektivt sätt etikettens tvetydighet både när det gäller funktionsinlärning och klassificeringsinlärning, vilket hjälper till att förhindra att nätverket överutrustningar även när träningssetet är litet. Experimentella resultat visar att det föreslagna tillvägagångssättet ger betydligt bättre resultat än de senaste metoderna för åldersuppskattning och headpose-uppskattning. Samtidigt förbättrar det också igenkänningsprestandan för flermärkta klassificerings- och semantiska segmenteringsuppgifter.
En djup etikett distribution lärande algoritm genom att kombinera LDL med djupt lärande föreslogs för att hantera problemet med uppenbara åldersuppskattning REF.
Deep Label Distribution Learning with Label Ambiguity
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing 26(6), 2017:2825-2838', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}