多標籤影象分類--HCP: A Flexible CNN Framework for Multi-Label Image Classification
HCP: A Flexible CNN Framework for Multi-Label Image Classification
PAMI 2016
本文提出了一個 CNN 網路 HCP 不需要真值訓練資料的情況下可以完成對多標籤影象分類問題。
單標籤和多標籤影象
HCP 是怎麼處理一幅影象的了？
首先提取影象中的候選區域，然後對每個候選區域進行分類，最後使用 cross-hypothesis max-pooling 將影象中所有的候選區域分類結果進行融合，得到整個影象的多類別標籤。
HCP 的框架示意圖：
效能提升對比：
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