論文の概要: Image Annotation based on Deep Hierarchical Context Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.11253v1
• Date: Mon, 21 Dec 2020 11:07:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-27 06:33:12.968378
• Title: Image Annotation based on Deep Hierarchical Context Networks
• Title（参考訳）: 深い階層的コンテキストネットワークに基づく画像アノテーション
• Authors: Mingyuan Jiu and Hichem Sahbi
• Abstract要約: DHCN(Deep Hierarchical Context Network)を紹介する。 提案手法は、忠実性項と文脈基準と正規化子を混合する目的関数の最小化に基づいている。 この表現学習の問題を、パラメータが最も影響するバイレベルなコンテキスト関係に対応する深いネットワークをトレーニングすることで解決します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.665938343060112
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Context modeling is one of the most fertile subfields of visual recognition which aims at designing discriminant image representations while incorporating their intrinsic and extrinsic relationships. However, the potential of context modeling is currently underexplored and most of the existing solutions are either context-free or restricted to simple handcrafted geometric relationships. We introduce in this paper DHCN: a novel Deep Hierarchical Context Network that leverages different sources of contexts including geometric and semantic relationships. The proposed method is based on the minimization of an objective function mixing a fidelity term, a context criterion and a regularizer. The solution of this objective function defines the architecture of a bi-level hierarchical context network; the first level of this network captures scene geometry while the second one corresponds to semantic relationships. We solve this representation learning problem by training its underlying deep network whose parameters correspond to the most influencing bi-level contextual relationships and we evaluate its performances on image annotation using the challenging ImageCLEF benchmark.
• Abstract（参考訳）: コンテキストモデリングは視覚認識の最も豊かなサブフィールドの1つであり、内在的および外在的な関係を取り入れながら識別的な画像表現を設計することを目的としている。 しかしながら、現在、コンテキストモデリングの可能性は過小評価されており、既存のソリューションのほとんどはコンテキストフリーか単純な手作りの幾何学的関係に限定されている。 本稿では、幾何学的・意味的関係を含むさまざまな文脈源を利用する新しい階層型コンテキストネットワークDHCNを紹介する。 提案手法は、忠実性項と文脈基準と正規化子を混合する目的関数の最小化に基づいている。 この目的関数の解は、二レベル階層的コンテキストネットワークのアーキテクチャを定義し、このネットワークの第1レベルはシーンの幾何学を捉え、第2レベルは意味的関係に対応する。 本研究では,二レベル文脈関係に最も影響を与えやすいパラメータを持つ深層ネットワークをトレーニングすることで,この表現学習問題を解決し,挑戦的imageclefベンチマークを用いて画像アノテーションの性能評価を行う。

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