論文の概要: Zero-shot Learning with Deep Neural Networks for Object Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.03137v1
• Date: Fri, 5 Feb 2021 12:27:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-08 14:40:32.332501
• Title: Zero-shot Learning with Deep Neural Networks for Object Recognition
• Title（参考訳）: 物体認識のためのディープニューラルネットワークによるゼロショット学習
• Authors: Yannick Le Cacheux and Herv\'e Le Borgne and Michel Crucianu
• Abstract要約: ゼロショット学習は、視覚的なトレーニングサンプルなしでオブジェクトを認識する能力を扱う。 本章では、ZSL問題に取り組むためのディープニューラルネットワークに基づくアプローチについてレビューする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.572654816871873
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Zero-shot learning deals with the ability to recognize objects without any visual training sample. To counterbalance this lack of visual data, each class to recognize is associated with a semantic prototype that reflects the essential features of the object. The general approach is to learn a mapping from visual data to semantic prototypes, then use it at inference to classify visual samples from the class prototypes only. Different settings of this general configuration can be considered depending on the use case of interest, in particular whether one only wants to classify objects that have not been employed to learn the mapping or whether one can use unlabelled visual examples to learn the mapping. This chapter presents a review of the approaches based on deep neural networks to tackle the ZSL problem. We highlight findings that had a large impact on the evolution of this domain and list its current challenges.
• Abstract（参考訳）: ゼロショット学習は、視覚的なトレーニングサンプルなしでオブジェクトを認識する能力を扱う。 この視覚データの欠如を相殺するために、認識する各クラスは、オブジェクトの本質的な特徴を反映したセマンティックプロトタイプに関連付けられている。 一般的なアプローチは、ビジュアルデータからセマンティックプロトタイプへのマッピングを学び、推論時にそれを使って、クラスプロトタイプからのみ視覚サンプルを分類する。 この一般的な設定の異なる設定は、興味のあるユースケース、特にマッピングを学ぶために使われていないオブジェクトのみを分類したいか、ラベルのない視覚的な例を使ってマッピングを学ぶことができるかによって考慮できる。 この章では、ZSL問題に取り組むためのディープニューラルネットワークに基づくアプローチのレビューを紹介します。 我々は、このドメインの進化に大きな影響を与えた発見を強調し、現在の課題をリストアップする。

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