論文の概要: Learning Discriminative Representations for Multi-Label Image Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.11159v1
• Date: Fri, 23 Jul 2021 12:10:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-26 17:29:21.349777
• Title: Learning Discriminative Representations for Multi-Label Image Recognition
• Title（参考訳）: 複数ラベル画像認識のための学習識別表現
• Authors: Mohammed Hassanin, Ibrahim Radwan, Salman Khan, Murat Tahtali
• Abstract要約: マルチラベルタスクにおける識別的特徴を学習するための統合深層ネットワークを提案する。 ネットワーク全体を正規化することで、よく知られたResNet-101の適用性能が大幅に向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.13795708478267
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multi-label recognition is a fundamental, and yet is a challenging task in computer vision. Recently, deep learning models have achieved great progress towards learning discriminative features from input images. However, conventional approaches are unable to model the inter-class discrepancies among features in multi-label images, since they are designed to work for image-level feature discrimination. In this paper, we propose a unified deep network to learn discriminative features for the multi-label task. Given a multi-label image, the proposed method first disentangles features corresponding to different classes. Then, it discriminates between these classes via increasing the inter-class distance while decreasing the intra-class differences in the output space. By regularizing the whole network with the proposed loss, the performance of applying the wellknown ResNet-101 is improved significantly. Extensive experiments have been performed on COCO-2014, VOC2007 and VOC2012 datasets, which demonstrate that the proposed method outperforms state-of-the-art approaches by a significant margin of 3:5% on large-scale COCO dataset. Moreover, analysis of the discriminative feature learning approach shows that it can be plugged into various types of multi-label methods as a general module.
• Abstract（参考訳）: マルチラベル認識は基本的なものであり、コンピュータビジョンでは難しい課題である。 近年,ディープラーニングモデルは入力画像から識別的特徴を学習する上で大きな進歩を遂げている。 しかし、従来の手法では、画像レベルの特徴識別のために設計されているため、マルチラベル画像の特徴間のクラス間差異をモデル化できない。 本稿では,マルチラベルタスクの識別特徴を学習するための統合深層ネットワークを提案する。 マルチラベル画像が与えられた場合、提案手法はまず異なるクラスに対応する特徴を分離する。 そして、出力空間におけるクラス内差を小さくしながら、クラス間距離を増大させ、これらのクラス間での識別を行う。 ネットワーク全体を正規化することで、よく知られたResNet-101の適用性能が大幅に向上する。 COCO-2014、VOC2007、VOC2012データセットで大規模な実験が行われ、提案手法は大規模COCOデータセットでは3:5%の差で最先端のアプローチより優れていることを示した。 さらに,識別的特徴学習手法の解析により,汎用モジュールとして様々な種類のマルチラベルメソッドにプラグインできることが示されている。

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