Jul, 2016

大规模图像分类的信息理论标签嵌入

PDF
TL;DR本文介绍了一种用于训练多标签、大规模多类别图像分类模型的方法，通过将高维稀疏标签嵌入到具有单位范数的低维密集球体上，并将分类问题视为该球体上余弦相似度回归问题，其比基于逻辑回归的 sigmoid 交叉熵损失函数的监督方法更快更准确，经过在 300 million 高分辨率图像和 17,000 标签的数据集上测试，相对于逻辑回归，该方法收敛速度明显提高，平均精度也提高了 7%。
发现论文，激发创造
  • 极大输出空间的快速标签嵌入

    本文提出了利用排名约束估计与低维标签嵌入之间的对应关系来发现一种新的、快速的标签嵌入算法，并展示了其在多类问题和多标签问题中的应用，最终实现了指数级的运行时间优化，其中在两个大规模公共数据集上的结果优于现有技术。

    Mar, 2015

  • 随机线性代数快速标签嵌入

    本文介绍了一种利用等级约束估计和低维度标签嵌入之间的对应关系发现的快速标签嵌入算法，该算法适用于多类和多标签数据集，并且其运行时间比朴素算法快效果显著，该方法在两个大规模公共数据集上进行了验证，并获得了最先进的结果。

    Dec, 2014

  • 使用蕴涵锥嵌入的分层图像分类

    该论文提出了一套使用嵌入到分类标签中的类层次结构信息，通过改进算法进行图像分类和表示学习的方法，并将其在 ETHEC 数据集中进行了实证测试。

    Apr, 2020

  • 基于语义类别的图像检索的可扩展非线性嵌入

    提出了一种新颖的算法，用于通过非线性嵌入向量到低维欧氏空间中进行监督判别距离学习，该方法可以被视为核神经网络，并且可以通过类似于线性 Mahalanobis 距离度量学习算法的近似核化得出，该方法的模型参数数量和测试时间评估复杂度均为 O (dD)，其中 D 是输入特征的维度，d 是投影空间的维数，在具有数十万个训练对的 CNN 特征的数据集上进行了实证比较。

    Sep, 2015

  • 超越基于类别的图像分类标签表述

    通过对不同标签表示方法的比较，发现高维度、高熵标签表示方法在图像分类任务中具有与文本标签表示方法相当的准确性，但在对抗攻击以及在有限的训练数据上表现更为鲁棒和有效，这提示标签表示方法在机器学习中具有重要作用。

    Apr, 2021

  • von Mises-Fisher 损失：探索嵌入式几何模型用于监督式学习

    研究了 embedding geometry 对 softmax losses 在分类和图像检索任务中的影响，并提出了一个基于 von Mises-Fisher 分布的概率分类器，在产生改进的 out-of-the-box 校准的同时，与现有技术方法相比具有竞争力。

    Mar, 2021

  • 基于层级结构的图像嵌入方法用于语义图像检索

    该研究提出了通过将图像映射到类别嵌入中以学习语义鉴别性特征的方法，从而提高图像检索结果的语义一致性。结果显示在 CIFAR-100，NABirds 和 ImageNet 上，学习到的图像嵌入大大提高了图像检索结果的语义一致性。

    Sep, 2018

  • 语义嵌入式深度神经网络：提升多标签图像分类性能的通用方法

    本文介绍了一种使用语义嵌入深度神经网络，采用基于空间感知语义特征和通道注意力模型的方法来提高多标签预测模型性能的方法。实验证明，与基线方法相比，该方法平均相对改进 15.27％，在 Instagram 时尚服装图像上进行了多标签时尚属性分类的核心实验和消融研究，并将模型性能与我们的方法进行比较，发现我们的方法性能更优秀。

    May, 2023

  • 语义多样性学习用于零样本多标签分类

    该研究介绍一种用于多标签零样本学习的神经网络模型训练方法，该方法使用具有主要嵌入向量的嵌入矩阵并在训练期间加权损失函数以鼓励嵌入矩阵多样化，以提高基于标签的图像检索的零样本模型的质量。该方法在多个常见数据集（NUS-Wide，COCO， Open Images）上实现了 SoTA 的结果。

    May, 2021

  • 双曲图像嵌入

    本研究表明，对于许多实际场景，使用双曲嵌入提供了更好的选择，而欧几里得和球面嵌入则主导着计算机视觉任务，如图像分类、图像检索和少样本学习。

    Apr, 2019