論文の概要: Learning the Redundancy-free Features for Generalized Zero-Shot Object Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.08939v2
• Date: Sun, 23 May 2021 06:09:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-20 18:53:02.447074
• Title: Learning the Redundancy-free Features for Generalized Zero-Shot Object Recognition
• Title（参考訳）: 汎用ゼロショット物体認識のための冗長性のない特徴の学習
• Authors: Zongyan Han, Zhenyong Fu and Jian Yang
• Abstract要約: ゼロショットオブジェクト認識は、意味的関連カテゴリ間でオブジェクト認識能力を伝達することを目的としている。 本稿では,一般化ゼロショット学習のための冗長性のない特徴を学習する。 その結果,我々の冗長性のない特徴に基づく一般化ゼロショット学習(RFF-GZSL)アプローチは,最先端技術と比較して競争力のある結果が得られることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.08885682748527
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Zero-shot object recognition or zero-shot learning aims to transfer the object recognition ability among the semantically related categories, such as fine-grained animal or bird species. However, the images of different fine-grained objects tend to merely exhibit subtle differences in appearance, which will severely deteriorate zero-shot object recognition. To reduce the superfluous information in the fine-grained objects, in this paper, we propose to learn the redundancy-free features for generalized zero-shot learning. We achieve our motivation by projecting the original visual features into a new (redundancy-free) feature space and then restricting the statistical dependence between these two feature spaces. Furthermore, we require the projected features to keep and even strengthen the category relationship in the redundancy-free feature space. In this way, we can remove the redundant information from the visual features without losing the discriminative information. We extensively evaluate the performance on four benchmark datasets. The results show that our redundancy-free feature based generalized zero-shot learning (RFF-GZSL) approach can achieve competitive results compared with the state-of-the-arts.
• Abstract（参考訳）: ゼロショット物体認識(zero-shot object recognition)またはゼロショット学習(zero-shot learning)は、細粒度動物や鳥種といった意味的に関連したカテゴリー間で物体認識能力を伝達することを目的としている。 しかし、異なる微細な物体の画像は外観の微妙な違いを呈しがちであり、ゼロショット物体認識を著しく悪化させる。 本稿では,粒度の細かい物体の超流動情報を削減するため,汎用ゼロショット学習のための冗長性フリーな特徴を学習することを提案する。 我々は、元の視覚的特徴を新しい(冗長のない)特徴空間に投影し、これらの2つの特徴空間間の統計的依存を制限することで、モチベーションを達成する。 さらに、冗長性のない機能空間におけるカテゴリ関係を維持し、強化するために、投影された機能が必要です。 このようにして、識別情報を失うことなく、視覚特徴から冗長情報を除去することができる。 4つのベンチマークデータセットの性能を広範囲に評価した。 その結果,我々の冗長性のない特徴に基づく一般化ゼロショット学習(RFF-GZSL)アプローチは,最先端技術と比較して競争力のある結果が得られることがわかった。

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