論文の概要: Query2Label: A Simple Transformer Way to Multi-Label Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.10834v1
• Date: Thu, 22 Jul 2021 17:49:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-23 12:52:04.699490
• Title: Query2Label: A Simple Transformer Way to Multi-Label Classification
• Title（参考訳）: Query2Label: マルチラベル分類の簡単な変換方法
• Authors: Shilong Liu, Lei Zhang, Xiao Yang, Hang Su, Jun Zhu
• Abstract要約: 本稿では,多ラベル分類問題に対する単純かつ効果的なアプローチを提案する。 提案手法はTransformerデコーダを用いてクラスラベルの存在を問い合わせる。 以前の作業と比較すると、新しいフレームワークはシンプルで、標準的なトランスフォーマーとビジョンバックボーンを使用し、効果的である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.206922180245265
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents a simple and effective approach to solving the multi-label classification problem. The proposed approach leverages Transformer decoders to query the existence of a class label. The use of Transformer is rooted in the need of extracting local discriminative features adaptively for different labels, which is a strongly desired property due to the existence of multiple objects in one image. The built-in cross-attention module in the Transformer decoder offers an effective way to use label embeddings as queries to probe and pool class-related features from a feature map computed by a vision backbone for subsequent binary classifications. Compared with prior works, the new framework is simple, using standard Transformers and vision backbones, and effective, consistently outperforming all previous works on five multi-label classification data sets, including MS-COCO, PASCAL VOC, NUS-WIDE, and Visual Genome. Particularly, we establish $91.3\%$ mAP on MS-COCO. We hope its compact structure, simple implementation, and superior performance serve as a strong baseline for multi-label classification tasks and future studies. The code will be available soon at https://github.com/SlongLiu/query2labels.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,多ラベル分類問題に対する単純かつ効果的なアプローチを提案する。 提案手法はTransformerデコーダを用いてクラスラベルの存在を問い合わせる。 トランスの使用は、異なるラベルに対して適応的に局所的な識別特徴を抽出する必要性に根ざしており、これは1つの画像に複数のオブジェクトが存在するため、強く望まれる特性である。 Transformerデコーダのビルトインのクロスアテンションモジュールは、後続のバイナリ分類のために視覚バックボーンによって計算された特徴マップからクラス関連の機能を探索してプールするためのクエリとしてラベル埋め込みを使用する効果的な方法を提供する。 従来の作業と比較すると、新しいフレームワークはシンプルで、標準的なトランスフォーマーとビジョンバックボーンを使用し、MS-COCO、PASCAL VOC、NAS-WIDE、Visual Genomeを含む5つのマルチラベル分類データセットにおいて、従来よりも一貫してパフォーマンスが向上している。 特に,MS-COCO 上では 91.3 %$ mAP を確立する。 我々は,そのコンパクトな構造,シンプルな実装,優れた性能が,多ラベル分類タスクや今後の研究の強力なベースラインとなることを願っている。 コードは近くhttps://github.com/slongliu/query2labelsで入手できる。

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