論文の概要: Cross-Domain Few-Shot Classification via Learned Feature-Wise Transformation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.08735v3
• Date: Mon, 9 Mar 2020 08:58:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-07 12:38:14.794850
• Title: Cross-Domain Few-Shot Classification via Learned Feature-Wise Transformation
• Title（参考訳）: learn feature-wise transformation によるクロスドメイン・マイノショット分類
• Authors: Hung-Yu Tseng, Hsin-Ying Lee, Jia-Bin Huang, Ming-Hsuan Yang
• Abstract要約: 各クラスにラベル付き画像がほとんどない新しいカテゴリを識別することを目的としている。 既存のメトリックベースの数ショット分類アルゴリズムは、クエリ画像の特徴埋め込みとラベル付き画像の特徴埋め込みを比較して、カテゴリを予測する。 有望な性能が証明されているが、これらの手法は目に見えない領域に一般化できないことが多い。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 109.89213619785676
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Few-shot classification aims to recognize novel categories with only few labeled images in each class. Existing metric-based few-shot classification algorithms predict categories by comparing the feature embeddings of query images with those from a few labeled images (support examples) using a learned metric function. While promising performance has been demonstrated, these methods often fail to generalize to unseen domains due to large discrepancy of the feature distribution across domains. In this work, we address the problem of few-shot classification under domain shifts for metric-based methods. Our core idea is to use feature-wise transformation layers for augmenting the image features using affine transforms to simulate various feature distributions under different domains in the training stage. To capture variations of the feature distributions under different domains, we further apply a learning-to-learn approach to search for the hyper-parameters of the feature-wise transformation layers. We conduct extensive experiments and ablation studies under the domain generalization setting using five few-shot classification datasets: mini-ImageNet, CUB, Cars, Places, and Plantae. Experimental results demonstrate that the proposed feature-wise transformation layer is applicable to various metric-based models, and provides consistent improvements on the few-shot classification performance under domain shift.
• Abstract（参考訳）: 各クラスにラベル付き画像がほとんどない新しいカテゴリを認識することを目的としている。 既存のメトリックベースの数ショット分類アルゴリズムは、学習されたメトリック関数を用いて、クエリ画像の特徴埋め込みとラベル付き画像(サポート例)の特徴埋め込みを比較して、カテゴリを予測する。 有望な性能が実証されているが、これらの手法はドメイン間の機能分布のばらつきが大きいため、しばしば見えないドメインへの一般化に失敗している。 本研究では,メートル法における領域シフトに基づく少数ショット分類の問題に対処する。 我々の中核となる考え方は、アフィン変換を用いて画像特徴を拡大する機能ワイド変換レイヤを使用して、トレーニング段階で異なるドメイン下で様々な特徴分布をシミュレートすることである。 異なる領域における特徴分布の変動を捉えるために,特徴量変換層の超パラメータ探索に学習から学習へのアプローチを適用する。 我々は,mini-imagenet,cub,cars,places,およびplantaeの5つのマイナショット分類データセットを用いて,ドメイン一般化条件下で広範な実験およびアブレーション研究を行う。 実験の結果,提案手法は様々なメトリックベースモデルに適用可能であり,ドメインシフト下での最小ショット分類性能に一貫した改善が得られている。

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