日前，中国科学院虚拟经济与数据科学研究中心团队(江浩然，孙志豪，田英杰)的研究成果被人工智能领域顶会AAAI2024接收，近日又被AAAI2024提名为口头报告(oral presentation)。本次被选为口头报告的论文在所有接受的论文中占9.4%，在所有有效投稿中约占2.2%。届时，江浩然同学将进行12分钟的口头报告和3分钟的问答。
该论文针对偏标签学习提出了一个更贴近真实世界的问题，即细粒度图像上的偏标签学习，如下图所示，细粒度偏标签学习问题能够更好地反映出标签之间的易混淆的性质同时任务的难度也大大提高。
论文提出了一个名为SoDisam的新框架，如图所示。
该框架通过候选标签集中类别展示出的相同属性作为确定性的监督来源，并引入了一个属性注意机制，根据类别间的不同属性引导全局特征关注特定区域，捕捉更具有判别性的特征。此外，他们引入了一个动态消歧模块，持续调整上述两个机制，实现最终的消歧过程。所提出的SoDisam框架不仅应对了与细粒度偏标签学习相关的挑战，而且为真实世界中偏标签场景提供了新思路。
