論文の概要: Multi-Knowledge Fusion for New Feature Generation in Generalized Zero-Shot Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.11566v1
• Date: Tue, 23 Feb 2021 09:11:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-24 14:10:29.163852
• Title: Multi-Knowledge Fusion for New Feature Generation in Generalized Zero-Shot Learning
• Title（参考訳）: 一般化ゼロショット学習における新機能生成のためのマルチ知識融合
• Authors: Hongxin Xiang, Cheng Xie, Ting Zeng, Yun Yang
• Abstract要約: 本稿では,複数知識からより汎用的な特徴を学習するための新しい生成的zsl法を提案する。 提案手法は,複数のZSLタスクに対する多数のベンチマークにおいて,既存の最先端手法と比較して,性能が大幅に向上することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.241513887019675
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Suffering from the semantic insufficiency and domain-shift problems, most of existing state-of-the-art methods fail to achieve satisfactory results for Zero-Shot Learning (ZSL). In order to alleviate these problems, we propose a novel generative ZSL method to learn more generalized features from multi-knowledge with continuously generated new semantics in semantic-to-visual embedding. In our approach, the proposed Multi-Knowledge Fusion Network (MKFNet) takes different semantic features from multi-knowledge as input, which enables more relevant semantic features to be trained for semantic-to-visual embedding, and finally generates more generalized visual features by adaptively fusing visual features from different knowledge domain. The proposed New Feature Generator (NFG) with adaptive genetic strategy is used to enrich semantic information on the one hand, and on the other hand it greatly improves the intersection of visual feature generated by MKFNet and unseen visual faetures. Empirically, we show that our approach can achieve significantly better performance compared to existing state-of-the-art methods on a large number of benchmarks for several ZSL tasks, including traditional ZSL, generalized ZSL and zero-shot retrieval.
• Abstract（参考訳）: 意味的不整合とドメインシフトの問題から、既存の最先端手法のほとんどはゼロショット学習(ZSL)の満足な結果を得ることができない。 これらの問題を緩和するために,複数知識からより汎用的な特徴を学習するための新しい生成型zsl法を提案する。 提案するMKFNet(Multi-Knowledge Fusion Network)は,複数の知識領域から視覚的特徴を適応的に融合させることで,より関連性の高い意味的特徴を意味-視覚的埋め込みのために訓練し,より汎用的な視覚的特徴を生成する。 適応的遺伝的戦略を持つ新しい特徴生成器(NFG)は,一方において意味情報を豊かにするために用いられ,他方では,MKFNetが生成する視覚的特徴の交叉と見えない視覚的特徴の交叉を大幅に改善する。 実験により,従来のZSL,一般化ZSL,ゼロショット検索など,ZSLタスクの多数のベンチマークにおいて,既存の最先端手法と比較して,本手法の方が優れた性能が得られることを示す。

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