本文提出了一种基于卷积神经网络和循环神经网络的框架，用于多标签图像分类，通过学习图像标签嵌入特征，显式地利用了图像标签之间的关联性，拥有较好的分类性能。

Apr, 2016

本研究提出了一种循环注意强化学习框架，通过迭代地发现一系列关注和信息区域，以及进一步预测这些区域中的标签得分，从而实现多标签图像识别。

Dec, 2017

本文提出了一种统一的深度神经网络模型，旨在解决多标签图像分类中标签的空间关系的问题。同时，该模型能够有效地利用语义和空间关系来提高分类性能，且只需要使用图像级别的监督信息进行端到端训练。实验表明，该模型在多个公共数据集上均具有较强的泛化能力，并且明显优于其他同类模型。

Feb, 2017

该研究提出了一种基于显著性启发的神经网络模型，可以有效地在图像中检测出包含任何感兴趣的对象的一组类不可知的边界框，而不需要针对每个实例复制输出，并在 VOC2007 和 ILSVRC2012 上获得了具有竞争力的识别性能。

Dec, 2013

提出了一种基于图卷积网络的多标签分类模型，通过建立对象标签之间的图，学习一个对相互依赖的物体分类器的表示，同时使用重新加权的方法来创建有效的标签相关矩阵以指导 GCN 中节点之间的信息传播，在两个多标签图像识别数据集上实验证明了方法的有效性，并且可视化分析表明该模型学习到的分类器保持有意义的语义拓扑结构。

Apr, 2019

本文提出了一种使用仅图像标签训练的分类网络的弱监督对象定位算法，该方法利用卷积层中捕获的局部空间和语义模式来检测和定位图像中的多个物体，通过采用有效的束搜索方法，该方法在标准对象定位数据集中明显优于现有技术，mAP 得分提高了 8 个点。

Mar, 2016

本文提出了一种利用深度学习技术中的循环记忆 - 关注模块来实现图像多标签分类识别的新方法。通过不使用候选区域提取方法，从卷积特征图中定位注意区域，并使用 LSTM 子网络对这些区域进行语义标记和全局依赖性的序列预测。试验表明该方法在识别准确率和效率上均优于现有技术。

Nov, 2017

本文提出了一种基于卷积神经网络的多视图多实例框架，用于提高物体检测中的特征表达和泛化能力，通过利用局部信息、弱标签和强标签有效地识别包含多个物体的多标签图像，实验结果表明该框架具有优异的鉴别力和泛化能力。

Apr, 2015

本文介绍了一种应用深度卷积神经网络用于语义标签高分辨率遥感数据的方法，采用了全卷积网络和预训练卷积神经网络在卫星图像识别中得到了较好的应用效果。

Jun, 2016

提出了一种基于 CNN 的新型深度模型（ScasNet），用于在具有高度复杂的城市环境下对非常高分辨率（VHR）图像进行语义标注。ScasNet 通过全局到局部环境聚合和粗到精微的细化策略，以及专用的残差校正方案，大大提高了标记的一致性和准确性，并在三个公共数据集上获得了最先进的性能。

Jul, 2018