论文笔记 | CNN-RNN:A Unified Framework for Multi-label Image Classification

Authors

Jiang Wang Yi Yang Junhua Mao Zhiheng Huang Chang Huang Wei Xu

Wang Jiang

Abstract

利用了CNN和RNN，考虑了类别之间的dependency，取得了不错的分类效果

1 Introduction

multi_label 的一些文献

Y. Gong, Y. Jia, T. Leung, A. Toshev, and S. Ioffe. Deep
convolutional ranking for multilabel image annotation. arXiv
preprint arXiv:1312.4894, 2013.

M. Guillaumin, T. Mensink, J. Verbeek, and C. Schmid.
Tagprop: Discriminative metric learning in nearest neighbor
models for image auto-annotation. In Computer Vision,
2009 IEEE 12th International Conference on, pages 309–
316. IEEE, 2009.

A. Makadia, V. Pavlovic, and S. Kumar. A new baseline for
image annotation. In Computer Vision–ECCV 2008, pages
316–329. Springer, 2008.

O. Vinyals, A. Toshev, S. Bengio, and D. Erhan. Show
and tell: A neural image caption generator. arXiv preprint
arXiv:1411.4555, 2014.

常见的方法是将多类标转化为多个单类标问题，使用ranking loss 或者 交叉熵 来训练。但是这种方法忽略了多类标之间的依赖性以及类标之间的语义冗余。

对于label dependency之间的建模，最多的是使用graphical的方法：

X. Xue, W. Zhang, J. Zhang, B. Wu, J. Fan, and Y. Lu.
Correlative multi-label multi-instance image annotation. In
Computer Vision (ICCV), 2011 IEEE International Conference
on, pages 651–658. IEEE, 2011.

Markov random field

Y. Guo and S. Gu. Multi-label classification using conditional
dependency networks. In IJCAI Proceedings-
International Joint Conference on Artificial Intelligence, volume
22, page 1300, 2011. 1, 3

本文使用了RNN，一些没有被识别的小物体可以被推断出来



这里joint embedding space 用于描述image-label以及label的dependency。

红色的点是label，蓝色的点是image，黑色的点是image和rnn的输出的和,可以结合下面的网络结构以及文中的计算公式理解。

3 Method

网络框架主要分为cnn和rnn两个部分，cnn负责提取图片中的语义信息，rnn负责建立image/label关系和label dependency的模型。

在inference的时候使用的算法是beam search algorithm不是greddily 。

另外，文中提到，在识别不同的object的时候，RNN会将attention转移到不同的地方，如下图：

总结

Authors

Abstract

Introduction

Method

总结