论文阅读：CNN-RNN: A Unified Framework for Multi-label Image Classification

CNN-RNN: A Unified Framework for Multi-label Image Classification

Updated on 2018-08-07 22:30:41

Paper: https://www.cv-foundation.org/openaccess/content_cvpr_2016/papers/Wang_CNN-RNN_A_Unified_CVPR_2016_paper.pdf

本文提出了一种 model 多标签之间关系的一种模型，即：CNN-LSTM 模型。

我认为该模型的想法来自于 Image Caption的常规套路。

　　

上图就是本文的流程图，可以看到，类似 Image Caption的思路，本文首先利用 CNN 对输入的图像进行编码，得到其特征；

然后将其进行 embedding，投影到和单词一致的空间中，在该空间中，利用 LSTM 进行单词的搜索训练。然后测试的时候，利用 beam search 进行搜索，得到的单词，就是对应该图像的标签。

　　

实验部分的一些现象：

1. 本文算法在大目标 和 具有依赖性的物体上，识别效果比较好，如：行人，斑马；“sports bar” 和 “baseball glove”；

而在小目标 和 不具有依赖性的物体上，则表现较差，如：“toaster” 和 “hair drier”。