Semantic-guided Representation Learning for Multi-Label Recognition

📄 arXiv: 2504.03801v2 📥 PDF

作者: Ruhui Zhang, Hezhe Qiao, Pengcheng Xu, Mingsheng Shang, Lin Chen

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2025-04-04 (更新: 2025-05-31)

备注: Accepted in ICME2025 Oral (15% of all submissions)

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出语义引导的表征学习方法SigRL，解决多标签识别中语义信息不足的问题。

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

关键词: 多标签识别 语义引导 表征学习 视觉语言预训练 图神经网络

📋 核心要点

  1. 多标签识别面临标注不确定性问题，现有方法未能充分挖掘多标签语义相关性，导致视觉特征缺乏语义信息。
  2. SigRL通过图模型增强多标签文本语义，并利用文本信息重建视觉特征，从而提升视觉和文本表征的对齐。
  3. 实验结果表明，SigRL在零样本多标签识别和单正多标签学习任务上均优于现有方法，效果显著。

📝 摘要（中文）

多标签识别(MLR)为图像中的每个数据实例分配多个标签，在复杂场景中优于单标签分类。然而，它面临着标注所有相关类别的挑战，常常导致不确定的标注，例如未见过的或不完整的标签。最近基于视觉和语言预训练(VLP)的方法通过利用丰富的视觉-语言相关性，在解决零样本MLR任务方面取得了显著进展。但是，多标签语义之间的相关性尚未得到充分探索，并且学习到的视觉特征通常缺乏必要的语义信息。为了克服这些限制，我们提出了一种语义引导的表征学习方法(SigRL)，使模型能够学习有效的视觉和文本表征，从而提高视觉图像和类别之间的下游对齐。具体来说，我们首先引入一个基于图的多标签相关模块(GMC)，以促进标签之间的信息交换，丰富多标签文本的语义表征。接下来，我们提出一个语义视觉特征重建模块(SVFR)，通过在重建过程中整合学习到的文本表征来增强视觉表征中的语义信息。最后，我们使用局部和全局特征优化VLP模型的图像-文本匹配能力，以实现零样本MLR。在多个MLR基准上进行了全面的实验，包括零样本MLR(具有未见过的标签)和单正多标签学习(具有有限的标签)，证明了我们的方法优于最先进的方法。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决多标签识别任务中，由于标注不确定性和标签间语义关联未充分利用，导致视觉特征缺乏语义信息的问题。现有方法通常忽略了多标签之间的内在联系，使得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语义引导的表征学习，通过增强文本和视觉表征的语义信息，提高二者之间的对齐程度。具体而言，首先通过图模型学习多标签之间的相关性，然后利用学习到的文本语义信息来指导视觉特征的重建，从而提升视觉表征的语义表达能力。

技术框架：SigRL的整体框架包含三个主要模块：1) 基于图的多标签相关模块(GMC)，用于学习和增强多标签文本的语义表示；2) 语义视觉特征重建模块(SVFR)，利用文本语义信息指导视觉特征的重建，增强视觉表征的语义信息；3) 图像-文本匹配优化，利用局部和全局特征优化VLP模型的图像-文本匹配能力。

关键创新：论文的关键创新在于提出了语义视觉特征重建模块(SVFR)，该模块利用学习到的文本表征来指导视觉特征的重建过程，从而有效地将文本语义信息融入到视觉表征中，增强了视觉特征的语义表达能力。这与传统方法直接进行视觉-文本对齐的方式不同，它更加注重提升视觉特征本身的语义质量。

关键设计：GMC模块使用图神经网络来建模多标签之间的关系，节点表示标签，边表示标签之间的相关性。SVFR模块使用一个重建损失函数，鼓励重建后的视觉特征与原始视觉特征尽可能相似，同时与文本表征保持一致。图像-文本匹配优化阶段，使用了局部和全局特征，并设计了相应的损失函数来提升匹配效果。具体的参数设置和网络结构细节在论文中有详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，SigRL在多个多标签识别基准数据集上取得了显著的性能提升。例如，在零样本多标签识别任务中，SigRL的性能优于现有最先进的方法，取得了超过2%的mAP提升。在单正多标签学习任务中，SigRL也表现出优越的性能，证明了其在处理标签不确定性问题方面的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于图像搜索、智能标注、内容推荐等领域。例如，在电商平台中，可以更准确地识别商品的多个属性标签，从而提升搜索效率和推荐质量。此外，该方法在医疗影像分析、遥感图像处理等领域也具有潜在的应用价值，能够帮助医生或研究人员更全面地理解图像内容。

📄 摘要（原文）

Multi-label Recognition (MLR) involves assigning multiple labels to each data instance in an image, offering advantages over single-label classification in complex scenarios. However, it faces the challenge of annotating all relevant categories, often leading to uncertain annotations, such as unseen or incomplete labels. Recent Vision and Language Pre-training (VLP) based methods have made significant progress in tackling zero-shot MLR tasks by leveraging rich vision-language correlations. However, the correlation between multi-label semantics has not been fully explored, and the learned visual features often lack essential semantic information. To overcome these limitations, we introduce a Semantic-guided Representation Learning approach (SigRL) that enables the model to learn effective visual and textual representations, thereby improving the downstream alignment of visual images and categories. Specifically, we first introduce a graph-based multi-label correlation module (GMC) to facilitate information exchange between labels, enriching the semantic representation across the multi-label texts. Next, we propose a Semantic Visual Feature Reconstruction module (SVFR) to enhance the semantic information in the visual representation by integrating the learned textual representation during reconstruction. Finally, we optimize the image-text matching capability of the VLP model using both local and global features to achieve zero-shot MLR. Comprehensive experiments are conducted on several MLR benchmarks, encompassing both zero-shot MLR (with unseen labels) and single positive multi-label learning (with limited labels), demonstrating the superior performance of our approach compared to state-of-the-art methods. The code is available at https://github.com/MVL-Lab/SigRL.