2018 -AAAI-Recurrent Attentional Reinforcement Learning for Multi-label Image Recognition 论文笔记

是中山大学的学者所做的工作。

1.要做的事情

使用DRL做多标签的图像识别‘

2.网络结构

states：current region 的特征；

reward：分类的正确与否；

action：寻找attention local，且在attention区域进行分类；

3. 过程

首先，将原始图片输入进一个VGG16的卷积层的网络（如下图），得到feature map 。

然后经过全连层后，随机给定一个中心坐标，输入到f0中，得到与location有关的图，输入到LSTM中，得到 l 和hidden layer。如下图所示：

LSTM的输出是location，其隐藏层的输出是作为下一个LSTM的输入，air是预测每个region的分类的得分。