Multi-label Classification with Panoptic Context Aggregation Networks

📄 arXiv: 2512.23486v1 📥 PDF

作者: Mingyuan Jiu, Hailong Zhu, Wenchuan Wei, Hichem Sahbi, Rongrong Ji, Mingliang Xu

分类: cs.CV

发布日期: 2025-12-29

💡 一句话要点

提出PanCAN，通过全景上下文聚合网络提升多标签分类性能

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 多标签分类 上下文建模 跨尺度特征聚合 全景上下文 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有方法在多标签分类中缺乏有效的跨尺度上下文建模能力，限制了复杂场景的理解。
  2. PanCAN通过分层聚合多阶几何上下文，并利用跨尺度特征融合，提升了模型对图像的理解能力。
  3. 实验结果表明，PanCAN在多个数据集上超越了现有技术，显著提升了多标签分类的性能。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种深度全景上下文聚合网络(PanCAN)，用于解决视觉识别中上下文建模的问题。现有方法通常侧重于基本的几何关系或局部特征，忽略了对象之间跨尺度的上下文交互。PanCAN通过在高维希尔伯特空间中进行跨尺度特征聚合，分层地整合多阶几何上下文。具体来说，PanCAN通过结合随机游走和注意力机制，学习每个尺度的多阶邻域关系。来自不同尺度的模块级联，选择更精细尺度上的显著锚点，并通过注意力动态融合其邻域特征。这种方法能够有效地进行跨尺度建模，通过结合多阶和跨尺度的上下文感知特征，显著增强复杂场景理解。在NUS-WIDE、PASCAL VOC2007和MS-COCO基准数据集上的大量多标签分类实验表明，PanCAN始终如一地取得了有竞争力的结果，在定量和定性评估中均优于最先进的技术，从而大大提高了多标签分类性能。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决多标签图像分类任务中，现有方法对图像中物体间跨尺度上下文关系建模不足的问题。现有方法通常只关注局部特征或简单的几何关系，忽略了不同尺度下物体之间的复杂交互，导致模型难以准确识别图像中的多个标签。

核心思路：论文的核心思路是利用全景上下文聚合网络（PanCAN），通过分层的方式，在不同尺度上学习和聚合物体之间的上下文关系。PanCAN通过跨尺度特征聚合，将不同尺度的信息融合在一起，从而更好地理解图像中的复杂场景。

技术框架：PanCAN的整体架构包含多个尺度的模块级联。每个模块通过随机游走和注意力机制学习多阶邻域关系。首先，在每个尺度上，利用随机游走算法探索像素之间的关系，构建邻域图。然后，使用注意力机制对邻域内的特征进行加权，突出重要特征。最后，将不同尺度的模块进行级联，通过选择更精细尺度上的显著锚点，并动态融合其邻域特征，实现跨尺度上下文建模。

关键创新：PanCAN的关键创新在于其跨尺度上下文聚合机制。通过在不同尺度上学习和聚合上下文信息，PanCAN能够更好地理解图像中的复杂场景。此外，PanCAN还利用随机游走和注意力机制，有效地学习多阶邻域关系，从而提高了模型的性能。

关键设计：PanCAN的关键设计包括：1) 使用随机游走算法构建邻域图，探索像素之间的关系；2) 使用注意力机制对邻域内的特征进行加权，突出重要特征；3) 将不同尺度的模块进行级联，实现跨尺度上下文建模。具体的参数设置和损失函数等技术细节在论文中进行了详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

PanCAN在NUS-WIDE、PASCAL VOC2007和MS-COCO等多个多标签分类数据集上进行了广泛的实验，结果表明PanCAN consistently achieves competitive results, outperforming state-of-the-art techniques in both quantitative and qualitative evaluations, thereby substantially improving multi-label classification performance. 具体提升幅度在论文中有详细数据。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于图像识别、目标检测、场景理解等领域。例如，在智能安防领域，可以利用该技术更准确地识别监控视频中的多个目标和事件；在自动驾驶领域，可以帮助车辆更好地理解周围环境，提高驾驶安全性。此外，该技术还可以应用于图像搜索、图像标注等领域，具有重要的实际应用价值和广阔的发展前景。

📄 摘要（原文）

Context modeling is crucial for visual recognition, enabling highly discriminative image representations by integrating both intrinsic and extrinsic relationships between objects and labels in images. A limitation in current approaches is their focus on basic geometric relationships or localized features, often neglecting cross-scale contextual interactions between objects. This paper introduces the Deep Panoptic Context Aggregation Network (PanCAN), a novel approach that hierarchically integrates multi-order geometric contexts through cross-scale feature aggregation in a high-dimensional Hilbert space. Specifically, PanCAN learns multi-order neighborhood relationships at each scale by combining random walks with an attention mechanism. Modules from different scales are cascaded, where salient anchors at a finer scale are selected and their neighborhood features are dynamically fused via attention. This enables effective cross-scale modeling that significantly enhances complex scene understanding by combining multi-order and cross-scale context-aware features. Extensive multi-label classification experiments on NUS-WIDE, PASCAL VOC2007, and MS-COCO benchmarks demonstrate that PanCAN consistently achieves competitive results, outperforming state-of-the-art techniques in both quantitative and qualitative evaluations, thereby substantially improving multi-label classification performance.