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    多标签图像识别发展历程(2015~2020)

    自从深度学习兴起之后,以ImageNet数据集为代表的通用识别在精度上实现了跳跃式的显著提升,在通用识别性能逐渐“饱和”之后,研究者们将目光投向了难度更高的 细粒度图像识别 与 多标签图像识别 。其中细粒度识别主要针对类间相似度高、粒度细的问题,而多标签识别主要针对图像内多个共存标签有依赖性、输出标签范围广的问题,简单来说就是,细粒度识别是更精细的通用识别,而多标签识别是更广泛的通用识别。 从输出标签的数量来看,通用识别和细粒度识别都是单标签识别,然而在大多数场景下,图像中都不会只有一个孤零零的类别,只是我们在标注数据集时会故意忽略非图像主体的其他类别从而作为单标签识别问题来建模,但是随着对内容理解要求的不断提高,我们越来越需要尽可能精确的识别出图像视频中的所有类别,这时就需要用多标签识别出场了。 与通用识别和细粒度识别相比,多标签识别任务本身更关注当图像中存在多个物体、多个类别标签时,如何建模不同物体、不同标签的相关性与依赖关系,这个问题在论文中也经常被称为共现依赖(label co-occurrences),当然也有一些方法关注多标签识别任务的其他性质。

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