ICCVAug, 2019

学习语义特定图表示用于多标签图像识别

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TL;DR提出了一种 Semantic-Specific Graph Representation Learning (SSGRL) 的框架，包含两个重要模块：语义解耦模块和语义交互模块，其中语义解耦模块结合类别语义以指导学习语义特定表示，语义交互模块则将这些表示与基于统计标签共现构建的图相互关联，可以通过图传播机制来探索它们的相互作用，通过大量的公共基准测试，证明 SSGRL 框架优于现有的最新方法。
image labelingsemantic regionsgraph representationlabel co-occurrencessgrl framework
发现论文，激发创造
  • 多标签图像识别的语义感知图匹配机制

    本文提出了一种基于 Semantic-aware Graph Matching 的多标签图像识别框架（ML-SGM），通过建模内容感知（instance）和语义感知（label）之间的关系，显式建立分类之间的相关性和实例 - 标签对应关系，以促进多标签图像理解，并减少对每个类别的大量训练样本的依赖。备考外流考试，了解更多。

    Apr, 2023

  • 基于知识引导的多标签少样本学习在通用图像识别中的应用

    本文提出了一种基于知识图谱和深度神经网络的多标签图像识别框架，利用先验统计信息辅助多标签分析，减少对训练样本的依赖，并在传统多标签图像识别、少样本学习等领域取得了优于现有最先进方法的显著成果。

    Sep, 2020

  • 多标签图像分类的语义感知双对比学习

    通过引入样本对间对比学习和原型 - 样本对比学习，提出了一种新颖的语义感知双对比学习框架，通过联合训练三个模块，准确捕捉与图像内容相关的判别性标签级特征，并在五个具有挑战性的大规模公共数据集上实验证明了该方法的有效性优于现有技术。

    Jul, 2023

  • 知识图谱推理的弱监督语义分割

    这篇论文介绍了一种基于图推理的方法来提高弱监督语义分割技术，该方法同时增强了多标签分类和分割网络阶段，并融合了外部知识和图卷积网络来全局推理跨类别依赖关系，以改善生成伪标签的完整性，并应用图推理映射模块加强高级语义的特征表示，动态学习个别样本的语义一致性，取得了在 PASCAL VOC 2012 和 MS-COCO 数据集上的最新性能。

    Sep, 2023

  • 基于 Transformer 双关系图的多标签图像识别

    本文提出了基于 Transformer 双重关系学习框架的方法，通过构建结构关系图和语义关系图，利用显式的语义感知约束来动态地建模图像对象的语义含义，并将学习到的结构关系合并到语义图中，为多对象识别任务提供了一种新的方法。

    Oct, 2021

  • 图像语义关系生成

    为解决场景图构建的大量人工成本，提出了一种基于图像语义关系生成的简单有效的图像到文本模型（ISRG），该模型通过将场景图任务分解为两个子任务，即图像分割任务和限制性自回归文本生成任务，极大地降低了场景图的构建成本。在 OpenPSG 数据集上，该模型获得了 31 分，相应地优于强基线 ResNet-50 和 CLIP 16 点和 5 点。

    Oct, 2022

  • 基于循环注意力增强学习的多标签图像识别

    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

  • 基于语义图嵌入的跨模态注意力模型用于多标记分类

    该研究提出了一种使用跨模态关注力和语义图嵌入的方法来进行多标签分类，该方法能够有效捕获标签之间的空间或时间依赖关系，并发现每个类的具有区分性特征的位置，实验结果表明该方法优于现有的最先进技术。

    Dec, 2019

  • 基于关系的自监督图学习

    本文提出了一种新颖的图表示学习方法 RGRL，它学习自图本身生成的关系信息，并通过全局和局部两个角度来考虑节点之间的关系，从而克服了以前对比和非对比方法的局限性，取得了最佳结果。

    Aug, 2022

  • 使用部分标签进行多标签识别的结构化语义转移

    提出了一种结构化的语义转移（SST）框架，用于训练多标签识别模型，其特点是仅知道某些标签而丢失了其他标签。该框架包括两个互补的转移模块，探索图像内部和跨图像的语义相关性，以生成未知标签的伪标签，并使用已知和生成的标签来训练多标签识别模型。实验表明，该框架在多个数据集上实现了优越的性能。

    Dec, 2021