論文の概要: A Deep Model for Partial Multi-Label Image Classification with Curriculum Based Disambiguation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.02410v1
• Date: Wed, 6 Jul 2022 02:49:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-07 12:46:02.258414
• Title: A Deep Model for Partial Multi-Label Image Classification with Curriculum Based Disambiguation
• Title（参考訳）: カリキュラムに基づく曖昧さ解消による部分的マルチラベル画像分類のための深層モデル
• Authors: Feng Sun, Ming-Kun Xie and Sheng-Jun Huang
• Abstract要約: 部分多重ラベル(PML)画像分類問題について検討する。 既存のPMLメソッドは通常、ノイズの多いラベルをフィルタリングするための曖昧な戦略を設計する。 本稿では,PMLの表現能力と識別能力を高めるための深層モデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.833839675389605
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we study the partial multi-label (PML) image classification problem, where each image is annotated with a candidate label set consists of multiple relevant labels and other noisy labels. Existing PML methods typically design a disambiguation strategy to filter out noisy labels by utilizing prior knowledge with extra assumptions, which unfortunately is unavailable in many real tasks. Furthermore, because the objective function for disambiguation is usually elaborately designed on the whole training set, it can be hardly optimized in a deep model with SGD on mini-batches. In this paper, for the first time we propose a deep model for PML to enhance the representation and discrimination ability. On one hand, we propose a novel curriculum based disambiguation strategy to progressively identify ground-truth labels by incorporating the varied difficulties of different classes. On the other hand, a consistency regularization is introduced for model retraining to balance fitting identified easy labels and exploiting potential relevant labels. Extensive experimental results on the commonly used benchmark datasets show the proposed method significantly outperforms the SOTA methods.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,各画像に複数の関連ラベルおよび他のノイズラベルからなる候補ラベルセットをアノテートする部分的マルチラベル(PML)画像分類問題について検討する。 既存のPML手法は、通常、多くの実タスクでは利用できない余分な仮定で事前知識を利用することで、ノイズの多いラベルをフィルタリングする曖昧な戦略を設計する。 さらに、曖昧化目標関数は通常、トレーニングセット全体に対して精巧に設計されているため、sgdをミニバッチに組み込んだ深層モデルでは最適化が困難である。 本稿では,pmlの表現能力と識別能力を高めるために,pmlの深いモデルを提案する。 一方,異なる階層の様々な難易度を取り入れて,新たなカリキュラムに基づく曖昧さを段階的に識別する手法を提案する。 一方,モデルのリトレーニングにおいて,識別容易ラベルと潜在的関連ラベルのバランスをとるために,一貫性の正規化が導入された。 ベンチマークデータセットの広範囲な実験結果から,提案手法がsoma法を大幅に上回ることがわかった。

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