基于网络监督的多标签识别：评估基准与双分支多标签对比学习

英文标题：Webly Supervised Multi-Label Recognition: Evaluation Benchmark and Dual-Branch Multi-Label Contrastive Learning

该论文提出面向多标签识别的基于网络监督（webly supervised）学习研究，主题包括评估基准与双分支多标签对比学习方法。论文指出，利用互联网上可自由获取的图像训练深度学习模型，有望降低对高成本人工标注的依赖。相较于已被广泛研究的单标签网络监督学习，多标签场景仍相对不足；这一方向对需要从噪声网络数据中学习多个语义标签的开发者具有参考价值。该论文为 arXiv:2607.20874v1，发布类型为 new。

2.1 KB 640 B 612 B 380 B 9.1 KB 32.7 KB 22.8 KB 24.2 KB 34.7 KB