論文の概要: Multi-label Image Classification using Adaptive Graph Convolutional Networks: from a Single Domain to Multiple Domains

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.04494v5
• Date: Mon, 22 Jul 2024 08:16:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-24 06:15:59.682740
• Title: Multi-label Image Classification using Adaptive Graph Convolutional Networks: from a Single Domain to Multiple Domains
• Title（参考訳）: 適応グラフ畳み込みネットワークを用いた複数ラベル画像分類:単一領域から複数の領域へ
• Authors: Indel Pal Singh, Enjie Ghorbel, Oyebade Oyedotun, Djamila Aouada,
• Abstract要約: 本稿では,マルチラベル画像分類のための適応的なグラフベースアプローチを提案する。 注意に基づくメカニズムと類似性保存戦略を統合することで実現される。 提案するフレームワークは,複数のドメインに拡張し,対戦型トレーニングスキームを用いて拡張する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.02139126500224
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper proposes an adaptive graph-based approach for multi-label image classification. Graph-based methods have been largely exploited in the field of multi-label classification, given their ability to model label correlations. Specifically, their effectiveness has been proven not only when considering a single domain but also when taking into account multiple domains. However, the topology of the used graph is not optimal as it is pre-defined heuristically. In addition, consecutive Graph Convolutional Network (GCN) aggregations tend to destroy the feature similarity. To overcome these issues, an architecture for learning the graph connectivity in an end-to-end fashion is introduced. This is done by integrating an attention-based mechanism and a similarity-preserving strategy. The proposed framework is then extended to multiple domains using an adversarial training scheme. Numerous experiments are reported on well-known single-domain and multi-domain benchmarks. The results demonstrate that our approach achieves competitive results in terms of mean Average Precision (mAP) and model size as compared to the state-of-the-art. The code will be made publicly available.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,マルチラベル画像分類のための適応的なグラフベースアプローチを提案する。 グラフベースの手法は、ラベル相関をモデル化する能力から、多ラベル分類の分野で大きく活用されている。 具体的には、一つのドメインを考慮するだけでなく、複数のドメインを考慮する場合にも有効であることが証明されている。 しかし、使用グラフの位相はヒューリスティックに定義されているため、最適ではない。 さらに、連続的なグラフ畳み込みネットワーク(GCN)アグリゲーションは、特徴の類似性を損なう傾向がある。 これらの問題を克服するため、エンドツーエンドでグラフ接続を学習するためのアーキテクチャを導入している。 これは注意に基づくメカニズムと類似性保存戦略を統合することで実現される。 提案するフレームワークは,複数のドメインに拡張し,対戦型トレーニングスキームを用いて拡張する。 多くの実験が、よく知られた単一ドメインとマルチドメインのベンチマークで報告されている。 その結果,提案手法は平均精度 (mAP) とモデルサイズを,最先端技術と比較して比較して比較した結果を得た。 コードは公開されます。

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