[Paper-Review]Multi-Label Learning from Single Positive Labels

Multi Label Classification Abstract Multi-label classifciation은 일반적인 classification 보다 annotation 난이도와 비용이 더 크다 Multi-label dataset을 구축할 때 데이터셋에 False negative 가 발생할 확률이 높다 난이도가 높고, 인지학적으로 모든 Label이 있는지 확인하는 것보다 없는 Label을 찾아내는것이 더 쉽기 때문에 Label의 누락 가능성이 높다 이러한 부분을 보안하기 위해 본 논문에서는 이미지당 label 한개를 가지고 다양한 Multi label loss들을 확장시켜 더 적은 label 수에도 불구하고 기존 multi label에 근접하는 성능을 보여줄 수 있다. Problem Statemen..