論文の概要: Learning Semantic-Aware Threshold for Multi-Label Image Recognition with Partial Labels

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.23263v1
• Date: Thu, 31 Jul 2025 05:54:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-01 17:19:09.123419
• Title: Learning Semantic-Aware Threshold for Multi-Label Image Recognition with Partial Labels
• Title（参考訳）: 部分ラベルを用いた複数ラベル画像認識のための意味認識閾値の学習
• Authors: Haoxian Ruan, Zhihua Xu, Zhijing Yang, Guang Ma, Jieming Xie, Changxiang Fan, Tianshui Chen,
• Abstract要約: 部分ラベル付きマルチラベル画像認識(MLR-PL)は、既知のラベルと未知のラベルを混合してモデルを訓練するように設計されている。 従来の手法は、識別されていないラベルの擬似ラベルを作成するために意味的あるいは特徴的相関に依存する。 本研究では,Semantic-Aware Threshold Learning (SATL)アルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.477433449244543
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multi-label image recognition with partial labels (MLR-PL) is designed to train models using a mix of known and unknown labels. Traditional methods rely on semantic or feature correlations to create pseudo-labels for unidentified labels using pre-set thresholds. This approach often overlooks the varying score distributions across categories, resulting in inaccurate and incomplete pseudo-labels, thereby affecting performance. In our study, we introduce the Semantic-Aware Threshold Learning (SATL) algorithm. This innovative approach calculates the score distribution for both positive and negative samples within each category and determines category-specific thresholds based on these distributions. These distributions and thresholds are dynamically updated throughout the learning process. Additionally, we implement a differential ranking loss to establish a significant gap between the score distributions of positive and negative samples, enhancing the discrimination of the thresholds. Comprehensive experiments and analysis on large-scale multi-label datasets, such as Microsoft COCO and VG-200, demonstrate that our method significantly improves performance in scenarios with limited labels.
• Abstract（参考訳）: 部分ラベル付きマルチラベル画像認識(MLR-PL)は、既知のラベルと未知のラベルを混合してモデルを訓練するように設計されている。 従来の手法はセマンティックや特徴相関に頼り、事前設定しきい値を用いて識別されていないラベルの擬似ラベルを作成する。 このアプローチは、カテゴリ毎に異なるスコア分布を見落とし、結果として不正確で不完全な擬似ラベルとなり、パフォーマンスに影響を及ぼす。 本研究では,Semantic-Aware Threshold Learning (SATL)アルゴリズムを提案する。 この革新的なアプローチは、各カテゴリ内の正と負の両方のサンプルのスコア分布を計算し、これらの分布に基づいてカテゴリ固有のしきい値を決定する。 これらの分布と閾値は学習プロセスを通して動的に更新される。 さらに,正値と負値のスコア分布の有意なギャップを確立するために,差分ランキング損失を実装し,閾値の識別を高める。 Microsoft COCOやVG-200のような大規模マルチラベルデータセットに関する総合的な実験と分析により,本手法は限られたラベルを持つシナリオにおける性能を著しく向上させることを示した。

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