《Learning Spatial Regularization with Image-level Supervisions for Multi-label Image Classification》

引言 多label的圖像分類是一個基礎且具有挑戰性的task。 然而傳統的方法難以對multi-label圖像中的label之間的潛在空間關係進行建模。由於通常不提供標籤的空間註釋。 本文利用標籤之間的語義和空間關係，只進行圖像級監督。Spatial Regularization Network (SRN)產生所有labels的attention map，並且通過可學習卷積來獲取他們之間潛在的關係

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