論文の概要: Towards Recognizing Unseen Categories in Unseen Domains

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.12256v2
• Date: Tue, 11 Aug 2020 07:48:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-07 12:58:34.636794
• Title: Towards Recognizing Unseen Categories in Unseen Domains
• Title（参考訳）: 目に見えない領域の認識に向けて
• Authors: Massimiliano Mancini, Zeynep Akata, Elisa Ricci, Barbara Caputo
• Abstract要約: CuMixはZSL(Zero-Shot Learning)、ドメイン適応とドメイン一般化(Domain Adaptation and Domain Generalization、DG)、ZSL+DG(ZSL+DG)に取り組むための総合的なアルゴリズムである。 CuMixのキーとなるアイデアは、トレーニング中に使用可能な、目に見えないドメインやカテゴリからの画像と機能を使用して、テスト時のドメインとセマンティックシフトをシミュレートすることだ。 DomainNetベンチマークを用いた標準SLおよびDGデータセットとZSL+DGの結果から,本手法の有効性が示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 74.29101415077523
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Current deep visual recognition systems suffer from severe performance degradation when they encounter new images from classes and scenarios unseen during training. Hence, the core challenge of Zero-Shot Learning (ZSL) is to cope with the semantic-shift whereas the main challenge of Domain Adaptation and Domain Generalization (DG) is the domain-shift. While historically ZSL and DG tasks are tackled in isolation, this work develops with the ambitious goal of solving them jointly,i.e. by recognizing unseen visual concepts in unseen domains. We presentCuMix (CurriculumMixup for recognizing unseen categories in unseen domains), a holistic algorithm to tackle ZSL, DG and ZSL+DG. The key idea of CuMix is to simulate the test-time domain and semantic shift using images and features from unseen domains and categories generated by mixing up the multiple source domains and categories available during training. Moreover, a curriculum-based mixing policy is devised to generate increasingly complex training samples. Results on standard SL and DG datasets and on ZSL+DG using the DomainNet benchmark demonstrate the effectiveness of our approach.
• Abstract（参考訳）: 現在の深部視覚認識システムは、訓練中のクラスやシナリオの新たな画像に遭遇すると、パフォーマンスが著しく低下する。 したがって、ゼロショット学習(ZSL)の中核的な課題は、ドメイン適応とドメイン一般化(DG)の主な課題がドメインシフトであるのに対して、セマンティックシフトに対処することである。 歴史的に ZSL と DG のタスクは独立して取り組まれているが、この研究はそれらを共同で解決するという野心的な目標、すなわち目に見えない領域における視覚的概念を認識することで発展する。 我々は,zsl,dg,zsl+dgに対する包括的アルゴリズムであるcumix (curriculum mixup for recognition unseen categories in unseen domain) を提案する。 CuMixのキーとなるアイデアは、トレーニング中に利用可能な複数のソースドメインとカテゴリを混ぜて生成した、見えないドメインとカテゴリからの画像と機能を使用して、テスト時のドメインとセマンティックシフトをシミュレートすることだ。 さらに、カリキュラムベースの混合政策を考案し、より複雑なトレーニングサンプルを生成する。 DomainNetベンチマークを用いた標準SLおよびDGデータセットおよびZSL+DGの結果,本手法の有効性が示された。

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