論文の概要: MMF: Multi-Task Multi-Structure Fusion for Hierarchical Image Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.00808v1
• Date: Fri, 2 Jul 2021 02:53:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-05 12:51:27.520485
• Title: MMF: Multi-Task Multi-Structure Fusion for Hierarchical Image Classification
• Title（参考訳）: MMF:階層画像分類のためのマルチタスク多構造融合
• Authors: Xiaoni Li, Yucan Zhou, Yu Zhou, Weiping Wang
• Abstract要約: 我々は、異なるラベル構造がカテゴリ認識に様々な事前知識を提供すると考えている。 異なるラベル構造を統合するマルチタスク多構造融合モデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.713537820833665
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Hierarchical classification is significant for complex tasks by providing multi-granular predictions and encouraging better mistakes. As the label structure decides its performance, many existing approaches attempt to construct an excellent label structure for promoting the classification results. In this paper, we consider that different label structures provide a variety of prior knowledge for category recognition, thus fusing them is helpful to achieve better hierarchical classification results. Furthermore, we propose a multi-task multi-structure fusion model to integrate different label structures. It contains two kinds of branches: one is the traditional classification branch to classify the common subclasses, the other is responsible for identifying the heterogeneous superclasses defined by different label structures. Besides the effect of multiple label structures, we also explore the architecture of the deep model for better hierachical classification and adjust the hierarchical evaluation metrics for multiple label structures. Experimental results on CIFAR100 and Car196 show that our method obtains significantly better results than using a flat classifier or a hierarchical classifier with any single label structure.
• Abstract（参考訳）: 階層的分類は、複数の粒度の予測を提供し、より良い誤りを促すことで複雑なタスクに重要である。 ラベル構造が性能を決定すると、多くの既存手法が分類結果を促進するための優れたラベル構造を構築しようとする。 本稿では,異なるラベル構造がカテゴリ認識に様々な事前知識を提供すると考えているので,それらを融合させることにより,階層的な分類結果の改善が期待できる。 さらに,異なるラベル構造を統合するマルチタスク多構造融合モデルを提案する。 1つは共通のサブクラスを分類する伝統的な分類枝であり、もう1つは異なるラベル構造によって定義される異種スーパークラスを特定する責任がある。 また,複数のラベル構造の効果に加えて,階層分類の精度向上と階層評価指標の調整のために,ディープモデルのアーキテクチャについても検討する。 cifar100 と car196 の実験結果から,任意のラベル構造を持つフラット分類器や階層分類器よりはるかに優れた結果が得られることがわかった。

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