浙大、蜘蛛集团提出基于标签关系树的层级残差多粒度分类网络

当中每条边管制了相邻端口的任意：对于具备兄子彼此间边相邻的两个端口

的赋取值是依法的（是拉布拉多却不是猫）；对于具备都可彼此间边相邻的两个端口

的赋取值是依法的（既是柯基又是拉布拉多）。图当中所有边约束了行政民间组织多页面当中紧靠一般来说端口的合法任意，对于行政民间组织当中所有页面的一个全部都是局合法赋取值为一个二元页面向量

。所有全部都是局合法赋取值向量的取值构成页面彼此间大树 G 持有的合法赋取值空除此以外

。

行政民间组织残差网络平台

图 3: 行政民间组织残差网络平台左图

基于残差地区性行政民间组织通往的行政民间组织残差网络平台 (HRN) 由一个紧密结合构造提取网络平台、行政民间组织构造 交互子系统、以及两个并行的负载连接邻线构成，如图 3 所示。任何近似于的网络平台都可以作为紧密结合网络平台用来提取负载位图的构造，我们选用广泛运用于的剖面残差网络平台 ResNet-50 作为 HRN 网络平台的紧密结合网络平台。行政民间组织构造交互子系统包括每个行政民间组织专有的构造提取层与残差通往外。行政民间组织专有构造提取层网络平台结构设计相符，都值得注意两层卷积层后接邻两层全部都是通往层 (FC)。行政民间组织专有构造提取层根据紧密结合网络平台激发的共享负载构造提取每个行政民间组织专有的构造。残差通往外首先线性人组来自粗一般而言兄类行政民间组织的构造与细一般而言下述行政民间组织的构造，反映下述不仅具备仅指自己的与众不同一般来说还传给了来自兄类的一般来说。兄类行政民间组织专有构造提取层可以视为残差通往将仅指自己行政民间组织的构造逐层垂直相结合到下述行政民间组织的构造当中。

然后，我们对人组后的构造应用非楔叠加(ReLU) 后送入后续网络平台层。网络平台再一依然特设五路并行的负载连接邻线。第一路负载连接邻线用来基于页面彼此间大树推算机率界定伤亡数组，连接邻线当中的 sigmoid 端口一一相异行政民间组织当中的每个一般来说页面，所有 sigmoid 端口按照页面彼此间大树同步进行民间组织。第二路负载连接邻线当中的 softmax 端口相异再一一行政民间组织当中彼此都可的细一般而言一般来说，演化成多类复合物理量伤亡数组让网络平台在可用性时关注细一般而言界定的值。

填充伤亡数组

取值一幅负载位图

连接邻线当中相异赋取值向量的所有 sigmoid 端口的协同负载机率可以推算为：

，代此表行政民间组织当中第 i 个端口的 sigmoid 负载 ，代此表由页面彼此间大树定义的行政民间组织约束 用作机率比如说，求和页面彼此间大树上所有的合法赋取值

如果负载位图 x 被标示出到大树当中的第 i 个页面上，即

，我们可以推算页面 i 的破碎机率：

分析破碎机率的推算公式，我们可以发现:(1)图当中某个页面 的破碎机率依赖于该页面所有的兄类端口分数取值之和，因为该页面赋取值为 1 则其所有的 兄端口都不应赋取值 1 才能满足行政民间组织约束彼此间。因此，破碎机率的推算可以使得兄端口的 分数取值严重影响子端口的预测取值。(2)推算行政民间组织当中除此以外页面的破碎机率时须要值得注意其所有下述页面相异的协同机率，即可以汇聚来自下述的方式论。再一，取值 m 个训练检验

，我们最小似然破碎机率得到机率界定伤亡数组：

代此表赋取值的页面向量，为标示出到页面彼此间大树当中的页面下标。

为了实质性加强网络平台对于细一般而言树叶端口的划分能力，我们实质性相结合多类复合物理量伤亡数组，演化成再一的填充伤亡数组可用性整个网络平台：

即根据检验确实被标示出树叶端口，功能性地相结合复合物理量伤亡数组与机率界定伤亡数组。

实验室

资料集

我们在近似于的三套细一般而言界定资料集：CUB-200-2011、FGVC-Aircraft、Stanford Cars。依据维基百科内为每个资料集基本上行政民间组织页面彼此间大树，其当中 CUB-200-2011 值得注意 38 orders, 38 families, 200 species 三个行政民间组织；FGVC-Aircraft 具备 30 makers, 70 families, 100 models 三个行政民间组织；以及 Stanford Cars 具备 9 car types, 196 car makers 两个行政民间组织。

实验室高效率

我们改用两套实验室高效率同步进行赞扬：计量每个行政民间组织的统计分析（OA）以及行政民间组织界定当中的近似于高效率

，即首先推算各个一般来说上大约的 precision-recall (PRC)直线，通过某个取值，授予大约 PRC 直线当中的一点

：

通过基本上相异的取值得到大约 PRC 直线，

为大约 PRC 直线下的面积。

实验室设计

我们精心设计现实世界当中依赖于的两点管制：（1）精心设计主观专业人士方式论的差异性：将位于细一般而言树叶一般来说当中的检验，选取其当中 0%，30%，50%,，70% 以及 90% 的检验，重新标记到其相异的兄类页面；（2）精心设计位图质量的严重影响：将选取的重标记检验实质性减小其位图的清晰度。

消融实验室

在此表 1 当中我们证明了行政民间组织残差网络平台当中值得注意的行政民间组织专有构造提取层（GSB）、行政民间组织构造线性人组(LC)、以及针对人组后的行政民间组织构造的非线性叠加（ReLU）各外的起着：

此表 1：通过逐步去掉 HRN 网络平台当中的关键外: 行政民间组织专有构造提取层 (granularity-specific block, GSB)、行政民间组织除此以外构造的线性人组(linear combination, LC)、以及再一对于人组构造的非楔叠加 (ReLU) 授予 CUB-200-2011 资料集当中再一一行政民间组织上相异重标记数目为 0% 的 OA(%) 实验室结果。

在此表 2 当中我们证明了填充伤亡数组当中多类复合物理量伤亡数组的起着：

此表 2: 相异重标记数目下证明机率界定伤亡数组

与多类复合物理量伤亡数组

的相结合效果，听取 CUB-200-2011 资料集当中再一一行政民间组织上的 OA(%) 实验室结果

在此表 3 当中我们对比了填充伤亡数组与传统的行政民间组织界定伤亡数组对比的结果：

此表 3：CUB-200-2011 资料集当中再一一行政民间组织上重标记数目为 0% 对比填充伤亡数组与传统行政民间组织界定伤亡数组的 OA(%) 实验室结果

在图 4 当中我们透过 Grad-Cam 图形学搜索算法展示各个行政民间组织作出反应的二维触发微力图：

图 4: 鸽类资料集上来自同一纲 (order: Passeriformes) 同一科内 (family: Troglodytidae) 下面两种 种类 (species: House Wren 与 Marsh Wren) 的鸽类页面上，我们方式激发的二维触发微力图

对比实验室

我们对比了 4 种为人所知的行政民间组织多一般而言界定方式：HMC-LMLP[1] 、HMCN[2]、Chang et al.[3]、C-HMCNN[4]。我们综合大约在各个资料集、相异重标记数目下各个对比方式的 OA / 结果在此表 4 当中：

此表 4: 在各个资料集、相异重标记数目下对比方式的大约 OA / 结果

类似地，我们透过 Grad-Cam 搜索算法展示各个对比方式在相异行政民间组织上的二维触发微力图，结果见图 5:

图 5: CUB-200-2011 资料集当中来自同一纲 (order: Passeriformes) 同一科内 (family: Troglodytidae) 下面两种种类(后面: House Wren，右边: Marsh Wren) 的鸽类页面上，相异对比方式在三层行政民间组织 上各自的感兴趣作出反应区域举例来说

简介文献

[1]Ricardo Cerri, et al. Reduction strategies for hierarchical multi-label classification in protein function prediction. BMC Bioinformat., 17(1):373, 2016.

[2]Jonatas Wehrmann, Ricardo Cerri, and Rodrigo Barros. Hierarchical multi-label classification networks. ICML, 2018.

[3]Dongliang Chang, et al. Your” flamingo” is my” bird”: Fine-grained, or not. CVPR, 2021.

Eleonora Giunchiglia and Thomas Lukasiewicz. Coherent hierarchical multi-label classification networks. NeurIPS, 2020.

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