論文の概要: GM-MLIC: Graph Matching based Multi-Label Image Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.14762v1
• Date: Fri, 30 Apr 2021 05:36:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-04 00:45:41.288905
• Title: GM-MLIC: Graph Matching based Multi-Label Image Classification
• Title（参考訳）: GM-MLIC:グラフマッチングに基づくマルチラベル画像分類
• Authors: Yanan Wu, He Liu, Songhe Feng, Yi Jin, Gengyu Lyu, Zizhang Wu
• Abstract要約: マルチラベル画像分類(MLIC)は、画像に存在するラベルの集合を予測することを目的としている。 本稿では、各イメージをインスタンスの袋として扱い、MLICのタスクをインスタンスラベルマッチング選択問題として再構成する。 Graph Matching Based Multi-Label Image Classification (GM-MLIC) という新しいディープラーニングフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.118173194957052
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multi-Label Image Classification (MLIC) aims to predict a set of labels that present in an image. The key to deal with such problem is to mine the associations between image contents and labels, and further obtain the correct assignments between images and their labels. In this paper, we treat each image as a bag of instances, and reformulate the task of MLIC as an instance-label matching selection problem. To model such problem, we propose a novel deep learning framework named Graph Matching based Multi-Label Image Classification (GM-MLIC), where Graph Matching (GM) scheme is introduced owing to its excellent capability of excavating the instance and label relationship. Specifically, we first construct an instance spatial graph and a label semantic graph respectively, and then incorporate them into a constructed assignment graph by connecting each instance to all labels. Subsequently, the graph network block is adopted to aggregate and update all nodes and edges state on the assignment graph to form structured representations for each instance and label. Our network finally derives a prediction score for each instance-label correspondence and optimizes such correspondence with a weighted cross-entropy loss. Extensive experiments conducted on various image datasets demonstrate the superiority of our proposed method.
• Abstract（参考訳）: マルチラベル画像分類(MLIC)は、画像に存在するラベルの集合を予測することを目的としている。 このような問題に対処する鍵は、画像の内容とラベルの関連を掘り起こし、さらに画像とラベルの間の正しい割り当てを得ることである。 本稿では,各画像をインスタンスの袋として扱い,mlicのタスクをインスタンスラベルマッチング選択問題として再構成する。 このような問題をモデル化するために,グラフマッチングに基づくマルチラベル画像分類(GM-MLIC)と呼ばれる新しいディープラーニングフレームワークを提案する。 具体的には,まずインスタンス空間グラフとラベル意味グラフをそれぞれ構築し,各インスタンスをすべてのラベルに接続して構築した割当グラフに組み込む。 その後、グラフネットワークブロックを使用して、割り当てグラフ上のすべてのノードとエッジ状態を集約および更新し、各インスタンスとラベルの構造化表現を形成する。 最後に,各インスタンスラベル対応の予測スコアを導出し,重み付きクロスエントロピー損失との対応を最適化する。 様々な画像データセットを用いて大規模な実験を行い,提案手法の優位性を実証した。

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