論文の概要: Graph Attention Transformer Network for Multi-Label Image Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.04049v1
• Date: Tue, 8 Mar 2022 12:39:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-09 14:51:06.075427
• Title: Graph Attention Transformer Network for Multi-Label Image Classification
• Title（参考訳）: グラフ注意トランスフォーマネットワークによるマルチラベル画像分類
• Authors: Jin Yuan, Shikai Chen, Yao Zhang, Zhongchao Shi, Xin Geng, Jianping Fan, Yong Rui
• Abstract要約: 複雑なラベル間関係を効果的にマイニングできる多ラベル画像分類のための一般的なフレームワークを提案する。 提案手法は3つのデータセット上で最先端の性能を実現することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.8971234800309
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multi-label classification aims to recognize multiple objects or attributes from images. However, it is challenging to learn from proper label graphs to effectively characterize such inter-label correlations or dependencies. Current methods often use the co-occurrence probability of labels based on the training set as the adjacency matrix to model this correlation, which is greatly limited by the dataset and affects the model's generalization ability. In this paper, we propose a Graph Attention Transformer Network (GATN), a general framework for multi-label image classification that can effectively mine complex inter-label relationships. First, we use the cosine similarity based on the label word embedding as the initial correlation matrix, which can represent rich semantic information. Subsequently, we design the graph attention transformer layer to transfer this adjacency matrix to adapt to the current domain. Our extensive experiments have demonstrated that our proposed methods can achieve state-of-the-art performance on three datasets.
• Abstract（参考訳）: マルチラベル分類は、画像から複数のオブジェクトや属性を認識することを目的としている。 しかし、ラベル間の相関や依存関係を効果的に特徴付けるために、適切なラベルグラフから学ぶことは困難である。 現在の手法では、データセットによって大幅に制限され、モデルの一般化能力に影響を与える相関関係をモデル化するために、トレーニングセットを隣接行列としてラベルの共起確率を使用することが多い。 本稿では,複雑なラベル間関係を効果的にマイニングできる多ラベル画像分類のための汎用フレームワークであるグラフ注意変換ネットワーク(GATN)を提案する。 まず、ラベル単語埋め込みに基づくコサイン類似度を、リッチな意味情報を表現するための初期相関行列として用いる。 その後、グラフアテンショントランスフォーマー層を設計、この隣接行列を現在の領域に適応させるために転送する。 提案手法は3つのデータセット上で最先端の性能を実現することができることを示した。

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