論文の概要: Compositional Few-Shot Recognition with Primitive Discovery and Enhancing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.06047v3
• Date: Tue, 22 Sep 2020 00:03:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-03 19:45:45.902141
• Title: Compositional Few-Shot Recognition with Primitive Discovery and Enhancing
• Title（参考訳）: プリミティブ発見とエンハンシングによる構成的部分ショット認識
• Authors: Yixiong Zou, Shanghang Zhang, Ke Chen, Yonghong Tian, Yaowei Wang, Jos\'e M. F. Moura
• Abstract要約: 少数のトレーニングサンプルしか持たない新しいクラスを認識することを目的としていない。 人間はサンプルの少ない新しいクラスを容易に認識できる。 本稿では,重要なプリミティブからなる特徴表現を学習するためのアプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.478770119996184
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Few-shot learning (FSL) aims at recognizing novel classes given only few training samples, which still remains a great challenge for deep learning. However, humans can easily recognize novel classes with only few samples. A key component of such ability is the compositional recognition that human can perform, which has been well studied in cognitive science but is not well explored in FSL. Inspired by such capability of humans, to imitate humans' ability of learning visual primitives and composing primitives to recognize novel classes, we propose an approach to FSL to learn a feature representation composed of important primitives, which is jointly trained with two parts, i.e. primitive discovery and primitive enhancing. In primitive discovery, we focus on learning primitives related to object parts by self-supervision from the order of image splits, avoiding extra laborious annotations and alleviating the effect of semantic gaps. In primitive enhancing, inspired by current studies on the interpretability of deep networks, we provide our composition view for the FSL baseline model. To modify this model for effective composition, inspired by both mathematical deduction and biological studies (the Hebbian Learning rule and the Winner-Take-All mechanism), we propose a soft composition mechanism by enlarging the activation of important primitives while reducing that of others, so as to enhance the influence of important primitives and better utilize these primitives to compose novel classes. Extensive experiments on public benchmarks are conducted on both the few-shot image classification and video recognition tasks. Our method achieves the state-of-the-art performance on all these datasets and shows better interpretability.
• Abstract（参考訳）: few-shot learning (fsl) は、わずかなトレーニングサンプルしか与えていない新しいクラスを認識することを目的としている。 しかし、ヒトはわずかなサンプルだけで新しいクラスを容易に認識できる。 このような能力の重要な構成要素は、認知科学でよく研究されているが、FSLでは十分に研究されていない、人間の構成認識である。 人間のこのような能力に触発され、視覚的プリミティブを学習し、プリミティブを構成して新しいクラスを認識する能力を模倣するために、我々はFSLにアプローチし、重要なプリミティブからなる特徴表現(プリミティブ発見とプリミティブ拡張)を学習する。 プリミティブディスカバリでは、画像分割の順序から自己スーパービジョンすることで、オブジェクト部分に関するプリミティブの学習に重点を置いています。 深層ネットワークの解釈可能性に関する最近の研究から着想を得たプリミティブエンハンスメントでは、FSLベースラインモデルのための構成ビューを提供する。 数学的推論と生物学的研究(ヘビアンラーニングルールとウィンナー・テイク・オールのメカニズム)の両面から着想を得たこのモデルを修正するため、重要なプリミティブの活性化を拡大し、他のプリミティブの活性化を低減し、重要なプリミティブの影響を高め、これらのプリミティブを活用して新しいクラスを構築するためのソフトコンポジション機構を提案する。 画像分類と画像認識の両タスクについて,公開ベンチマークによる大規模な実験を行った。 提案手法は,これらすべてのデータセットの最先端性能を達成し,より優れた解釈性を示す。

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