論文の概要: Few-shot Image Classification with Multi-Facet Prototypes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.00801v1
• Date: Mon, 1 Feb 2021 12:43:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-02-02 16:57:36.524100
• Title: Few-shot Image Classification with Multi-Facet Prototypes
• Title（参考訳）: マルチファセットプロトタイプを用いたフェーショット画像分類
• Authors: Kun Yan, Zied Bouraoui, Ping Wang, Shoaib Jameel, Steven Schockaert
• Abstract要約: 視覚的特徴をファセットに整理し、同じ種類の特徴を直感的にグループ化する。 カテゴリー名の事前訓練された埋め込みから、顔の重要性を予測することができる。 特に,あるカテゴリの集合に対して,予測されたフェーレット重み付けに依存する適応的類似度尺度を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.583388368897126
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The aim of few-shot learning (FSL) is to learn how to recognize image categories from a small number of training examples. A central challenge is that the available training examples are normally insufficient to determine which visual features are most characteristic of the considered categories. To address this challenge, we organize these visual features into facets, which intuitively group features of the same kind (e.g. features that are relevant to shape, color, or texture). This is motivated from the assumption that (i) the importance of each facet differs from category to category and (ii) it is possible to predict facet importance from a pre-trained embedding of the category names. In particular, we propose an adaptive similarity measure, relying on predicted facet importance weights for a given set of categories. This measure can be used in combination with a wide array of existing metric-based methods. Experiments on miniImageNet and CUB show that our approach improves the state-of-the-art in metric-based FSL.
• Abstract（参考訳）: 少数ショット学習(FSL)の目的は、少数のトレーニング例から画像カテゴリの認識方法を学ぶことである。 中心となる課題は、利用可能なトレーニングサンプルは通常、考慮されたカテゴリの最も特徴的な視覚特徴を決定するために不十分であることだ。 この課題に対処するため、これらの視覚的特徴をファセットに整理し、同じ種類の機能を直感的にグループ化する(例)。 形状、色、または質感に関連する機能)。 これは, (i) 各ファセットの重要性がカテゴリごとに異なる, (ii) カテゴリ名の事前学習された埋め込みからファセットの重要性を予測することができる,という仮定に基づく。 特に,あるカテゴリの集合に対して,予測されたフェーレット重み付けに依存する適応的類似度尺度を提案する。 この測度は、既存のメトリックベースメソッドの幅広い配列と組み合わせて使用できる。 miniImageNet と CUB の実験により,我々の手法は計量ベース FSL の最先端性の向上を図っている。

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