基于Attention的弱监督多标号图像分类

摘要：

深度学习依赖于大数据在很多的任务中取得巨大成功,但目前大部分方法都依赖于严格标注的数据,或者假定仅含一个物体大致位于图片近中心位置且背景较少.而现实场景中背景复杂,出现的物体多样,增加了分类的难度,而且标注的代价很大.本文关注于弱监督场景下的分类任务,提出了基于注意力机制(Attention)结合递归神经网络的深度模型,利用图片级的标注进行多标号学习,利用损失函数进行梯度下降训练自动调整关注区域,使模型每次关注图片的局域区域,并在数据集PASCAL V O C 2007/2012上验证算法的有效性,与其他方法相比具有更强的可解释性.

关键词：弱监督、多标号、注意力、深度学习

所属期刊栏目：33

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：中央高校基本科研业务费专项资金N P2017108

在线出版日期：2018-11-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：801-808