論文の概要: Prior Knowledge about Attributes: Learning a More Effective Potential Space for Zero-Shot Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.06226v1
• Date: Mon, 14 Sep 2020 06:57:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-18 12:24:19.741010
• Title: Prior Knowledge about Attributes: Learning a More Effective Potential Space for Zero-Shot Recognition
• Title（参考訳）: 属性に関する事前知識:ゼロショット認識のためのより効果的なポテンシャル空間の学習
• Authors: Chunlai Chai, Yukuan Lou, Shijin Zhang
• Abstract要約: 本研究では,グラフ畳み込みネットワークと属性相関を用いた属性相関型空間生成モデルを構築し,より識別可能な空間を生成する。 提案手法は,いくつかのベンチマークデータセットにおいて,既存の最先端手法よりも優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.07161783472741746
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Zero-shot learning (ZSL) aims to recognize unseen classes accurately by learning seen classes and known attributes, but correlations in attributes were ignored by previous study which lead to classification results confused. To solve this problem, we build an Attribute Correlation Potential Space Generation (ACPSG) model which uses a graph convolution network and attribute correlation to generate a more discriminating potential space. Combining potential discrimination space and user-defined attribute space, we can better classify unseen classes. Our approach outperforms some existing state-of-the-art methods on several benchmark datasets, whether it is conventional ZSL or generalized ZSL.
• Abstract（参考訳）: zero-shot learning (zsl) は既見のクラスや既知の属性を学習することで,未発見のクラスを正確に認識することを目的としている。 この問題を解決するために,グラフ畳み込みネットワークと属性相関を用いてより識別可能な空間を生成する属性相関ポテンシャル空間生成(ACPSG)モデルを構築した。 潜在的な識別空間とユーザ定義属性空間を組み合わせることで、見当たらないクラスを分類することができる。 提案手法は,従来のZSLであっても一般化ZSLであっても,いくつかのベンチマークデータセット上で既存の最先端手法よりも優れている。

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