ProbMCL: Simple Probabilistic Contrastive Learning for Multi-label Visual Classification

📄 arXiv: 2401.01448v2 📥 PDF

作者: Ahmad Sajedi, Samir Khaki, Yuri A. Lawryshyn, Konstantinos N. Plataniotis

分类: cs.CV, cs.LG

发布日期: 2024-01-02 (更新: 2024-04-12)

备注: This paper has been accepted for the ICASSP 2024 - 2024 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)

DOI: 10.1109/ICASSP48485.2024.10447400

💡 一句话要点

提出ProbMCL以解决多标签视觉分类中的计算复杂性问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 多标签分类 对比学习 混合密度网络 计算机视觉 医学成像 特征学习 标签依赖性 高斯混合分布

📋 核心要点

  1. 现有的多标签图像分类方法通常复杂且计算负担重，缺乏可解释性，难以有效捕捉标签之间的依赖关系。
  2. 本文提出ProbMCL框架，通过监督对比学习简化多标签分类，利用正样本集和负样本集来捕捉标签依赖性。
  3. 实验结果显示，ProbMCL在多个数据集上超越了现有方法，且计算效率高，保持了良好的语义拓扑结构。

📝 摘要（中文）

多标签图像分类在计算机视觉和医学成像等多个领域中面临挑战。尽管近年来图基和变换器方法的进展提高了性能并捕捉了标签依赖性，但这些方法通常包含复杂模块，计算负担重且缺乏可解释性。本文提出了一种新的框架Probabilistic Multi-label Contrastive Learning（ProbMCL），通过监督对比学习简化了多标签图像分类任务。该方法通过将与锚图像共享足够标签的样本引入为正样本集，捕捉标签依赖性。我们通过将混合密度网络融入对比学习，生成高斯混合分布，探索特征编码器的认知不确定性。实验结果表明，ProbMCL在计算机视觉和医学成像数据集上超越了现有最先进的方法，同时保持了较低的计算负担。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决多标签图像分类中的计算复杂性和标签依赖性捕捉问题。现有方法往往依赖复杂的模块，导致计算负担重且可解释性不足。

核心思路：ProbMCL框架通过监督对比学习，将与锚图像共享足够标签的样本视为正样本，其他样本视为负样本，从而有效捕捉标签之间的依赖关系。

技术框架：该框架主要包括两个阶段：首先，通过对比学习生成正负样本集；其次，利用混合密度网络生成高斯混合分布，探索特征编码器的认知不确定性。

关键创新：ProbMCL的核心创新在于将混合密度网络与对比学习结合，生成高斯混合分布以处理特征的不确定性，这与传统方法的设计思路截然不同。

关键设计：在损失函数设计上，ProbMCL采用了对比损失，强调正样本的聚合和负样本的分离，此外，混合密度网络的参数设置也经过精心调整，以优化特征学习效果。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在多个数据集上的实验表明，ProbMCL超越了现有最先进的方法，具体性能提升幅度达到XX%（具体数据未知），同时保持了较低的计算负担。可视化分析显示，ProbMCL学习的分类器保持了有意义的语义拓扑结构，进一步验证了其有效性。

🎯 应用场景

ProbMCL框架在计算机视觉和医学成像等领域具有广泛的应用潜力。其简化的计算流程和高效的性能使其适用于实时图像分类任务，能够为医疗诊断、自动驾驶等场景提供支持。未来，该方法可能推动多标签分类技术的进一步发展，提升相关领域的智能化水平。

📄 摘要（原文）

Multi-label image classification presents a challenging task in many domains, including computer vision and medical imaging. Recent advancements have introduced graph-based and transformer-based methods to improve performance and capture label dependencies. However, these methods often include complex modules that entail heavy computation and lack interpretability. In this paper, we propose Probabilistic Multi-label Contrastive Learning (ProbMCL), a novel framework to address these challenges in multi-label image classification tasks. Our simple yet effective approach employs supervised contrastive learning, in which samples that share enough labels with an anchor image based on a decision threshold are introduced as a positive set. This structure captures label dependencies by pulling positive pair embeddings together and pushing away negative samples that fall below the threshold. We enhance representation learning by incorporating a mixture density network into contrastive learning and generating Gaussian mixture distributions to explore the epistemic uncertainty of the feature encoder. We validate the effectiveness of our framework through experimentation with datasets from the computer vision and medical imaging domains. Our method outperforms the existing state-of-the-art methods while achieving a low computational footprint on both datasets. Visualization analyses also demonstrate that ProbMCL-learned classifiers maintain a meaningful semantic topology.