論文の概要: Global Meets Local: Effective Multi-Label Image Classification via Category-Aware Weak Supervision

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.12716v1
• Date: Wed, 23 Nov 2022 05:39:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-24 15:15:05.156238
• Title: Global Meets Local: Effective Multi-Label Image Classification via Category-Aware Weak Supervision
• Title（参考訳）: Global Meets Local: Category-Aware Weak Supervisionによる効果的なマルチラベル画像分類
• Authors: Jiawei Zhan, Jun Liu, Wei Tang, Guannan Jiang, Xi Wang, Bin-Bin Gao, Tianliang Zhang, Wenlong Wu, Wei Zhang, Chengjie Wang, Yuan Xie
• Abstract要約: 本稿では,効果的雑音・確率抑圧を実現するための統一的な枠組みを構築した。 我々はグローバルな特徴とローカルな特徴の相補的な情報を探るため、粒度横断型アテンションモジュールを開発した。 我々のフレームワークは最先端の手法よりも優れた性能を実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.761378069277676
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multi-label image classification, which can be categorized into label-dependency and region-based methods, is a challenging problem due to the complex underlying object layouts. Although region-based methods are less likely to encounter issues with model generalizability than label-dependency methods, they often generate hundreds of meaningless or noisy proposals with non-discriminative information, and the contextual dependency among the localized regions is often ignored or over-simplified. This paper builds a unified framework to perform effective noisy-proposal suppression and to interact between global and local features for robust feature learning. Specifically, we propose category-aware weak supervision to concentrate on non-existent categories so as to provide deterministic information for local feature learning, restricting the local branch to focus on more high-quality regions of interest. Moreover, we develop a cross-granularity attention module to explore the complementary information between global and local features, which can build the high-order feature correlation containing not only global-to-local, but also local-to-local relations. Both advantages guarantee a boost in the performance of the whole network. Extensive experiments on two large-scale datasets (MS-COCO and VOC 2007) demonstrate that our framework achieves superior performance over state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: ラベル依存と領域ベースの方法に分類できるマルチラベル画像分類は、複雑なオブジェクトレイアウトのために難しい問題である。 領域ベースの手法はラベル依存法よりもモデル一般化可能性の問題に遭遇する可能性は低いが、何百もの無意味または騒がしい提案を非識別情報で生成し、局所化された領域間の文脈依存はしばしば無視または単純化される。 本稿では,雑音抑圧を効果的に行うための統一フレームワークを構築し,ロバストな特徴学習のためのグローバル特徴とローカル特徴の相互作用について述べる。 具体的には,局所的特徴学習のための決定論的情報を提供するために,非存在カテゴリに集中するためのカテゴリ認識の弱い監督を提案する。 さらに,グローバル-ローカル間だけでなくローカル-ローカル間関係も含む高次特徴相関を構築できるグローバル-ローカル間の補完情報を探索するクロスグラニュラ性アテンションモジュールを開発した。 どちらのメリットも、ネットワーク全体のパフォーマンスの向上を保証します。 2つの大規模データセット(MS-COCOとVOC 2007)に対する大規模な実験により、我々のフレームワークは最先端の手法よりも優れた性能を達成できることを示した。

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