論文の概要: Metric Embedding Sub-discrimination Study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.03176v1
• Date: Fri, 5 Feb 2021 13:53:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-08 19:26:05.105813
• Title: Metric Embedding Sub-discrimination Study
• Title（参考訳）: Metric Embedding Sub-discrimination Study
• Authors: Ryan Furlong, Vincent O'Brien, James Garland, Francisco Dominguez-Mateos
• Abstract要約: 本研究は, 埋込空間に含まれる特徴情報が, 特徴空間におけるサブ識別にどの程度用いられるかを調べることに焦点を当てる。 本研究は, 識別埋め込みにおいて, サブ識別問題の解決に必要な有能な属性に関する情報を, 埋め込み内に保存することを示した。 このシステムは、特に99.3%、99.3%、94.1%の性別、肌の色、年齢で、高い精度で追加のサブ識別を行うことができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep metric learning is a technique used in a variety of discriminative tasks to achieve zero-shot, one-shot or few-shot learning. When applied, the system learns an embedding space where a non-parametric approach, such as \gls{knn}, can be used to discriminate features during test time. This work focuses on investigating to what extent feature information contained within this embedding space can be used to carry out sub-discrimination in the feature space. The study shows that within a discrimination embedding, the information on the salient attributes needed to solve the problem of sub-discrimination is saved within the embedding and that this inherent information can be used to carry out sub-discriminative tasks. To demonstrate this, an embedding designed initially to discriminate faces is used to differentiate several attributes such as gender, age and skin tone, without any additional training. The study is split into two study cases: intra class discrimination where all the embeddings took into consideration are from the same identity; and extra class discrimination where the embeddings represent different identities. After the study, it is shown that it is possible to infer common attributes to different identities. The system can also perform extra class sub-discrimination with a high accuracy rate, notably 99.3\%, 99.3\% and 94.1\% for gender, skin tone, and age, respectively. Intra class tests show more mixed results with more nuanced attributes like emotions not being reliably classified, while more distinct attributes such as thick-framed glasses and beards, achieving 97.2\% and 95.8\% accuracy, respectively.
• Abstract（参考訳）: 深度メトリック学習は、ゼロショット、ワンショット、または数ショット学習を達成するために、さまざまな識別タスクで使用されるテクニックです。 適用されると、システムは埋め込み空間を学習し、例えば \gls{knn} のような非パラメトリックアプローチを使ってテスト時間中に特徴を判別することができる。 本研究では, この埋め込み空間に含まれる特徴情報が, 特徴空間におけるサブ差別にどの程度利用できるかを検討する。 本研究は, 識別埋め込みにおいて, 下位識別の問題を解決するために必要な有意属性に関する情報を埋め込みの中に保存し, この固有情報が下位識別タスクの実行に利用できることを示す。 これを証明するために、まず顔を識別するために設計された埋め込みは、追加のトレーニングなしで、性別、年齢、肌の色などのいくつかの属性を区別するために使用される。 この研究は、2つの研究ケースに分けられます:すべての埋め込みが同じアイデンティティから考慮されたクラス内識別と、埋め込みが異なるアイデンティティを表すクラス外識別です。 研究の後、異なるアイデンティティに共通の属性を推論することは可能であることが示されています。 このシステムは、性別、肌のトーン、年齢について、特に99.3\%、99.3\%、94.1\%の高精度なクラスサブ差別を行うこともできる。 クラス内テストでは、感情が確実に分類されないようなよりニュアンスのある特性と、厚いフレームのメガネやひげなどのより明確な特性が混ざり合い、それぞれ97.2\%と95.8\%の精度を達成している。

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