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multi-label image Classification Based on Object Detection and Dynamic Graph Convolutional Networks

Computers, Materials & Continua 2024年第9期80卷 4413-4432页

作者： Xiaoyu Liu Yong Hu School of Cyber Science and Engineering Sichuan UniversityChengdu610207China

multi-label image classification is recognized as an important task within the field of computer vision,a discipline that has experienced a significant escalation in research endeavors in recent *** widespread adoption of convolutional neural networks(CNNs)has catalyzed the remarkable success of architectures such as ResNet-101 within the domain of image ***,inmulti-label image classification tasks,it is crucial to consider the correlation between *** order to improve the accuracy and performance of multi-label classification and fully combine visual and semantic features,many existing studies use graph convolutional networks(GCN)for *** detection and multi-label image classification exhibit a degree of conceptual overlap;however,the integration of these two tasks within a unified framework has been relatively underexplored in the existing *** this paper,we come up with Object-GCN framework,a model combining object detection network YOLOv5 and graph convolutional network,and we carry out a thorough experimental analysis using a range of well-established public *** designed framework Object-GCN achieves significantly better performance than existing studies in public datasets COCO2014,VOC2007,*** final results achieved are 86.9%,96.7%,and 96.3%mean Average Precision(mAP)across the three datasets.

关键词： Deep learning multi-label image recognition object detection graph convolution networks

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