論文の概要: Coarse to Fine: Multi-label Image Classification with Global/Local Attention

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.13662v1
• Date: Sat, 26 Dec 2020 02:36:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-25 04:06:56.570779
• Title: Coarse to Fine: Multi-label Image Classification with Global/Local Attention
• Title（参考訳）: rough to fine: global/local attentionによるマルチラベル画像分類
• Authors: Fan Lyu, Fuyuan Hu, Victor S. Sheng, Zhengtian Wu, Qiming Fu and Baochuan Fu
• Abstract要約: 粗い画像から細かい画像まで認識できるグローバル/ローカルな注意法を提案します。 具体的には、まず、グローバル/ローカルアテンション手法が画像全体に集中し、次に画像内の局所的なオブジェクトに注目します。 また,正のラベルの最小スコアが負のラベルの最大スコアよりも水平および垂直に大きいことを強制する統合的マックスマージン客観的関数を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.532952411766168
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In our daily life, the scenes around us are always with multiple labels especially in a smart city, i.e., recognizing the information of city operation to response and control. Great efforts have been made by using Deep Neural Networks to recognize multi-label images. Since multi-label image classification is very complicated, people seek to use the attention mechanism to guide the classification process. However, conventional attention-based methods always analyzed images directly and aggressively. It is difficult for them to well understand complicated scenes. In this paper, we propose a global/local attention method that can recognize an image from coarse to fine by mimicking how human-beings observe images. Specifically, our global/local attention method first concentrates on the whole image, and then focuses on local specific objects in the image. We also propose a joint max-margin objective function, which enforces that the minimum score of positive labels should be larger than the maximum score of negative labels horizontally and vertically. This function can further improve our multi-label image classification method. We evaluate the effectiveness of our method on two popular multi-label image datasets (i.e., Pascal VOC and MS-COCO). Our experimental results show that our method outperforms state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 私たちの日常生活では、周囲のシーンは常に複数のラベルがあり、特にスマートシティ、すなわち、応答と制御に対する都市操作の情報を認識する。 ディープニューラルネットワークを使ってマルチラベル画像を認識することで、大きな努力がなされている。 マルチラベル画像分類は非常に複雑であるため、注意機構を用いて分類プロセスを導こうとしている。 しかし,従来の注意法は画像を直接的かつ積極的に分析する。 複雑な場面をよく理解することは困難である。 本稿では,人間による画像観察を模倣することで,粗い画像から細かい画像まで認識できるグローバル/ローカルアテンション手法を提案する。 具体的には、まず、グローバル/ローカルアテンション手法が画像全体に集中し、次に画像内の局所的なオブジェクトに注目します。 また,正のラベルの最小スコアが負のラベルの最大スコアよりも水平および垂直に大きいことを強制する統合的マックスマージン客観的関数を提案する。 この機能は、マルチラベル画像分類法をさらに改善することができる。 提案手法の有効性を2つの一般的なマルチラベル画像データセット(Pascal VOCとMS-COCO)で評価した。 実験の結果,本手法は最先端手法よりも優れていた。

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