論文の概要: TOAN: Target-Oriented Alignment Network for Fine-Grained Image Categorization with Few Labeled Samples

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.13820v2
• Date: Wed, 10 Mar 2021 05:40:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-27 05:19:59.112941
• Title: TOAN: Target-Oriented Alignment Network for Fine-Grained Image Categorization with Few Labeled Samples
• Title（参考訳）: toan: 少ないラベル付きサンプルで細粒度画像分類を行うターゲット指向アライメントネットワーク
• Authors: Huaxi Huang, Junjie Zhang, Jian Zhang, Qiang Wu, Chang Xu
• Abstract要約: 本稿では,対象のクエリイメージとサポートクラスとの関係を詳細に把握するために,TOAN(Target-Oriented Alignment Network)を提案する。 各サポート画像の特徴は、埋め込み特徴空間内のクエリ特徴と一致するように変換され、各カテゴリ内での差異を明示的に低減する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.68199820110267
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The challenges of high intra-class variance yet low inter-class fluctuations in fine-grained visual categorization are more severe with few labeled samples, \textit{i.e.,} Fine-Grained categorization problems under the Few-Shot setting (FGFS). High-order features are usually developed to uncover subtle differences between sub-categories in FGFS, but they are less effective in handling the high intra-class variance. In this paper, we propose a Target-Oriented Alignment Network (TOAN) to investigate the fine-grained relation between the target query image and support classes. The feature of each support image is transformed to match the query ones in the embedding feature space, which reduces the disparity explicitly within each category. Moreover, different from existing FGFS approaches devise the high-order features over the global image with less explicit consideration of discriminative parts, we generate discriminative fine-grained features by integrating compositional concept representations to global second-order pooling. Extensive experiments are conducted on four fine-grained benchmarks to demonstrate the effectiveness of TOAN compared with the state-of-the-art models.
• Abstract（参考訳）: FGFS(Few-Shot set)の下での細粒度視覚分類におけるクラス内偏差の増大とクラス間ゆらぎの低さの課題は、少ないラベル付きサンプルでより深刻である。 高次特徴は、FGFSのサブカテゴリ間の微妙な差異を明らかにするために通常開発されるが、高いクラス内分散を扱うには効果が低い。 本稿では,対象とする問合せ画像と支援クラスとのきめ細かな関係を調べるための目標指向アライメントネットワーク(toan)を提案する。 各サポート画像の特徴は、埋め込み特徴空間内のクエリ特徴と一致するように変換され、各カテゴリ内での差異を明示的に低減する。 さらに, 従来のFGFSアプローチと異なり, 大域的画像上の高次特徴を識別的部分の明確な考慮なく考案し, 合成概念表現をグローバルな2次プールに組み込むことにより, 識別的細粒度特徴を生成する。 最先端モデルと比較して,TOANの有効性を示すために,4つのきめ細かいベンチマーク実験を行った。

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