論文の概要: Semantic-Aware Representation Learning for Multi-label Image Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.14918v1
• Date: Sun, 20 Jul 2025 11:15:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-22 20:51:32.124604
• Title: Semantic-Aware Representation Learning for Multi-label Image Classification
• Title（参考訳）: 多ラベル画像分類のための意味認識表現学習
• Authors: Ren-Dong Xie, Zhi-Fen He, Bo Li, Bin Liu, Jin-Yan Hu,
• Abstract要約: 本稿では,多ラベル画像分類のためのセマンティック・アウェア表現学習(SARL)を提案する。 まず、ラベル意味関連特徴学習モジュールを用いて意味関連特徴を抽出する。 第2に、セマンティックに整合した画像表現を得るために、最適輸送に基づくアテンション機構が設計されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.444512435220748
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multi-label image classification, an important research area in computer vision, focuses on identifying multiple labels or concepts within an image. Existing approaches often employ attention mechanisms or graph convolutional networks (GCNs) to learn image representation. However, this representation may contain noise and may not locate objects precisely. Therefore, this paper proposes a Semantic-Aware Representation Learning (SARL) for multi-label image classification. First, a label semantic-related feature learning module is utilized to extract semantic-related features. Then, an optimal transport-based attention mechanism is designed to obtain semantically aligned image representation. Finally, a regional score aggregation strategy is used for multi-label prediction. Experimental results on two benchmark datasets, PASCAL VOC 2007 and MS-COCO, demonstrate the superiority of SARL over existing methods.
• Abstract（参考訳）: コンピュータビジョンにおける重要な研究領域であるマルチラベル画像分類は、画像内の複数のラベルや概念を特定することに焦点を当てている。 既存のアプローチでは、画像表現を学ぶために注意機構やグラフ畳み込みネットワーク(GCN)を用いることが多い。 しかし、この表現はノイズを含み、オブジェクトを正確に見つけることはできない。 そこで本稿では,マルチラベル画像分類のためのセマンティック・アウェア表現学習(SARL)を提案する。 まず、ラベル意味関連特徴学習モジュールを用いて意味関連特徴を抽出する。 次に、セマンティックに整合した画像表現を得るために、最適な輸送ベースアテンション機構を設計する。 最後に、多ラベル予測に地域スコアアグリゲーション戦略を用いる。 PASCAL VOC 2007とMS-COCOの2つのベンチマークデータセットによる実験結果から,既存の手法よりもSARLの方が優れていることが示された。

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