論文の概要: Zero-Shot Learning Based on Knowledge Sharing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.13326v1
- Date: Fri, 26 Feb 2021 06:43:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-03-01 14:04:31.947235
- Title: Zero-Shot Learning Based on Knowledge Sharing
- Title(参考訳): 知識共有に基づくゼロショット学習
- Authors: Zeng Ting, Xiang Hongxin, Xie Cheng, Yang Yun, Liu Qing
- Abstract要約: Zero-Shot Learning(ZSL)は、ごくわずかなトレーニングデータで分類問題を解決することを目的とした新しい研究です。
本稿では,意味的特徴の表現を充実させるために,知識共有(KS)を導入する。
KSをベースとして,実際の視覚特徴に非常に近い意味的特徴から擬似視覚特徴を生成するために,生成的対向ネットワークを適用した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Zero-Shot Learning (ZSL) is an emerging research that aims to solve the
classification problems with very few training data. The present works on ZSL
mainly focus on the mapping of learning semantic space to visual space. It
encounters many challenges that obstruct the progress of ZSL research. First,
the representation of the semantic feature is inadequate to represent all
features of the categories. Second, the domain drift problem still exists
during the transfer from semantic space to visual space. In this paper, we
introduce knowledge sharing (KS) to enrich the representation of semantic
features. Based on KS, we apply a generative adversarial network to generate
pseudo visual features from semantic features that are very close to the real
visual features. Abundant experimental results from two benchmark datasets of
ZSL show that the proposed approach has a consistent improvement.
- Abstract(参考訳): Zero-Shot Learning(ZSL)は、ごくわずかなトレーニングデータで分類問題を解決することを目的とした新しい研究です。
現在ZSLは、主に視覚空間への学習意味空間のマッピングに焦点を当てている。
ZSL研究の進歩を妨げる多くの課題に直面している。
まず、セマンティック機能の表現は、カテゴリのすべての機能を表すには不十分です。
第二に、ドメインドリフト問題は、意味空間から視覚空間への移動中にまだ存在する。
本稿では,意味的特徴の表現を充実させるために,知識共有(KS)を導入する。
KSをベースとして,実際の視覚特徴に非常に近い意味的特徴から擬似視覚特徴を生成するために,生成的対向ネットワークを適用した。
ZSLの2つのベンチマークデータセットによる実験結果から,提案手法は一貫した改善が得られた。
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