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

引言 多label的图像分类是一个基础且具有挑战性的task。 然而传统的方法难以对multi-label图像中的label之间的潜在空间关系进行建模。由于通常不提供标签的空间注释。 本文利用标签之间的语义和空间关系，只进行图像级监督。Spatial Regularization Network (SRN)产生所有labels的attention map，并且通过可学习卷积来获取他们之间潜在的关系

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