論文の概要: Feature Representation in Deep Metric Embeddings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.03176v2
• Date: Fri, 31 Mar 2023 14:27:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-03 18:39:09.807050
• Title: Feature Representation in Deep Metric Embeddings
• Title（参考訳）: ディープメトリック埋め込みにおける特徴表現
• Authors: Ryan Furlong, Vincent O'Brien, James Garland, Daniel Palacios-Alonso, Francisco Dominguez-Mateos
• Abstract要約: 本研究は、顔(アイデンティティ)を識別するために訓練された埋め込みと、教師なしクラスタリングを用いて、顔の識別に関わる特徴を識別する。 クラス内のシナリオでは、推論プロセスは単一のアイデンティティの共通属性を区別し、それぞれ90.0%と76.0%の精度でひげとメガネを識別する。 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: In deep metric learning (DML), high-level input data are represented in a lower-level representation (embedding) space, such that samples from the same class are mapped close together, while samples from disparate classes are mapped further apart. In this lower-level representation, only a single inference sample from each known class is required to discriminate between classes accurately. The features a DML model uses to discriminate between classes and the importance of each feature in the training process are unknown. To investigate this, this study takes embeddings trained to discriminate faces (identities) and uses unsupervised clustering to identify the features involved in facial identity discrimination by examining their representation within the embedded space. This study is split into two cases; intra class sub-discrimination, where attributes that differ between a single identity are considered; such as beards and emotions; and extra class sub-discrimination, where attributes which differ between different identities/people, are considered; such as gender, skin tone and age. In the intra class scenario, the inference process distinguishes common attributes between single identities, achieving 90.0\% and 76.0\% accuracy for beards and glasses, respectively. 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.
• Abstract（参考訳）: 深層メトリック学習(dml)では、ハイレベルな入力データは低レベルの表現(埋め込み)空間で表現され、同じクラスからのサンプルが密にマッピングされ、異なるクラスからのサンプルがさらに別々にマッピングされる。 この下層表現では、各既知のクラスからの1つの推論サンプルのみが、クラス間の正確な識別を要求する。 DMLモデルがクラスを識別するために使用する特徴と、トレーニングプロセスにおける各機能の重要性は、不明である。 そこで本研究では,顔(アイデンティティ)を識別する訓練を施した埋め込みを用いて,非教師なしクラスタリングを用いて顔の識別に関わる特徴を識別し,その表現を組込み空間内で調べる。 本研究は,1つのアイデンティティに異なる属性が考慮されるクラス内下位差別(ひげや感情など)と,性別,肌色,年齢などの異なる属性が考慮されるクラス内下位差別(クラス内差別)の2つのケースに分類される。 クラス内のシナリオでは、推論プロセスは単一のアイデンティティの共通属性を区別し、それぞれ90.0\%と76.0\%の精度を達成する。 また、性別、肌の色、年齢に対して、99.3\%、99.3\%、94.1\%などの高い精度で、余分なクラス分類を行うこともできる。

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