論文の概要: Symmetry and Group in Attribute-Object Compositions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.00587v1
- Date: Wed, 1 Apr 2020 17:16:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-17 18:08:28.032687
- Title: Symmetry and Group in Attribute-Object Compositions
- Title（参考訳）: 属性オブジェクト合成における対称性とグループ
- Authors: Yong-Lu Li, Yue Xu, Xiaohan Mao, Cewu Lu
- Abstract要約: まず,属性オブジェクト変換の以前に無視された原則を提案する。
対称性の原理を取り入れ、群論にインスパイアされた変換フレームワーク、すなわちSymNetが構築される。
我々の対称性学習は、コンポジションゼロショット学習タスクに利用することができ、広く使用されているベンチマークで最先端の性能を発揮する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.66777137079126
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Attributes and objects can compose diverse compositions. To model the
compositional nature of these general concepts, it is a good choice to learn
them through transformations, such as coupling and decoupling. However, complex
transformations need to satisfy specific principles to guarantee the
rationality. In this paper, we first propose a previously ignored principle of
attribute-object transformation: Symmetry. For example, coupling peeled-apple
with attribute peeled should result in peeled-apple, and decoupling peeled from
apple should still output apple. Incorporating the symmetry principle, a
transformation framework inspired by group theory is built, i.e. SymNet. SymNet
consists of two modules, Coupling Network and Decoupling Network. With the
group axioms and symmetry property as objectives, we adopt Deep Neural Networks
to implement SymNet and train it in an end-to-end paradigm. Moreover, we
propose a Relative Moving Distance (RMD) based recognition method to utilize
the attribute change instead of the attribute pattern itself to classify
attributes. Our symmetry learning can be utilized for the Compositional
Zero-Shot Learning task and outperforms the state-of-the-art on widely-used
benchmarks. Code is available at https://github.com/DirtyHarryLYL/SymNet.
- Abstract（参考訳）: 属性とオブジェクトは多様な構成を構成できる。
これらの一般的な概念の構成的性質をモデル化するには、カップリングやデカップリングといった変換を通じてそれらを学ぶのがよい選択です。
しかし、複雑な変換は合理性を保証するために特定の原則を満たす必要がある。
本稿では,属性-オブジェクト変換の原理である対称性を最初に提案する。
例えば、ピールされたアップルと属性のピールを結合すると、ピールされたアップルになるでしょう。
対称性の原理を取り入れ、群論にインスパイアされた変換フレームワーク、すなわちSymNetが構築される。
SymNet は Coupling Network と Decoupling Network の2つのモジュールで構成されている。
グループ公理と対称性特性を目的として,SymNetの実装にDeep Neural Networksを採用し,エンドツーエンドのパラダイムでトレーニングする。
さらに,属性パターン自体ではなく属性変化を利用して属性を分類する相対移動距離(RMD)に基づく認識手法を提案する。
我々の対称性学習は、コンポジションゼロショット学習タスクに利用することができ、広く使用されているベンチマークで最先端の性能を発揮する。
コードはhttps://github.com/DirtyHarryLYL/SymNetで入手できる。
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