Within the realm of image recognition, a specific category of multi-label classification (MLC) challenges arises when objects within the visual field may occlude one another, demanding simultaneous identification of both occluded and occluding objects. Traditional convolutional neural networks (CNNs) can tackle these challenges; however, those models tend to be bulky and can only attain modest levels of accuracy. Leveraging insights from cutting-edge neural science research, specifically the Holistic Bursting (HB) cell, this paper introduces a pioneering integrated network framework named HB-net. Built upon the foundation of HB cell clusters, HB-net is designed to address the intricate task of simultaneously recognizing multiple occluded objects within images. Various Bursting cell cluster structures are introduced, complemented by an evidence accumulation mechanism. Testing is conducted on multiple datasets comprising digits and letters. The results demonstrate that models incorporating the HB framework exhibit a significant $2.98\%$ enhancement in recognition accuracy compared to models without the HB framework ($1.0298$ times, $p=0.0499$). Although in high-noise settings, standard CNNs exhibit slightly greater robustness when compared to HB-net models, the models that combine the HB framework and EA mechanism achieve a comparable level of accuracy and resilience to ResNet50, despite having only three convolutional layers and approximately $1/30$ of the parameters. The findings of this study offer valuable insights for improving computer vision algorithms. The essential code is provided at https://github.com/d-lab438/hb-net.git.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

Networking:IFIP International Conferences on Networking。 Explanation:国际网络会议。 Publisher:IFIP。 SIT: http://dblp.uni-trier.de/db/conf/networking/index.html
【ACL2020】多模态信息抽取,365页ppt
专知会员服务
145+阅读 · 2020年7月6日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
29+阅读 · 2019年10月18日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
152+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
RL解决'BipedalWalkerHardcore-v2' (SOTA)
CreateAMind
31+阅读 · 2019年7月17日
灾难性遗忘问题新视角:迁移-干扰平衡
CreateAMind
17+阅读 · 2019年7月6日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
论文浅尝 | 利用 RNN 和 CNN 构建基于 FreeBase 的问答系统
开放知识图谱
11+阅读 · 2018年4月25日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
11+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
相关资讯
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
11+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员