論文の概要: DFS: A Diverse Feature Synthesis Model for Generalized Zero-Shot Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.10764v1
• Date: Fri, 19 Mar 2021 12:24:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-22 16:34:02.741419
• Title: DFS: A Diverse Feature Synthesis Model for Generalized Zero-Shot Learning
• Title（参考訳）: DFS:一般化ゼロショット学習のための多元的特徴合成モデル
• Authors: Bonan Li and Xuecheng Nie and Congying Han
• Abstract要約: ジェネレーティブベースの戦略は、一般化ゼロショット学習タスクにおいて大きな可能性を秘めている。 ジェネレーティブベースの戦略は、一般化ゼロショット学習タスクにおいて大きな可能性を秘めている。 本論文では,GZSLモデルの汎用性を高めるために,非可視クラスの特徴多様性の改善を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.856168667514947
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Generative based strategy has shown great potential in the Generalized Zero-Shot Learning task. However, it suffers severe generalization problem due to lacking of feature diversity for unseen classes to train a good classifier. In this paper, we propose to enhance the generalizability of GZSL models via improving feature diversity of unseen classes. For this purpose, we present a novel Diverse Feature Synthesis (DFS) model. Different from prior works that solely utilize semantic knowledge in the generation process, DFS leverages visual knowledge with semantic one in a unified way, thus deriving class-specific diverse feature samples and leading to robust classifier for recognizing both seen and unseen classes in the testing phase. To simplify the learning, DFS represents visual and semantic knowledge in the aligned space, making it able to produce good feature samples with a low-complexity implementation. Accordingly, DFS is composed of two consecutive generators: an aligned feature generator, transferring semantic and visual representations into aligned features; a synthesized feature generator, producing diverse feature samples of unseen classes in the aligned space. We conduct comprehensive experiments to verify the efficacy of DFS. Results demonstrate its effectiveness to generate diverse features for unseen classes, leading to superior performance on multiple benchmarks. Code will be released upon acceptance.
• Abstract（参考訳）: ジェネレーティブベースの戦略は、一般化ゼロショット学習タスクにおいて大きな可能性を示している。 しかし,良質な分類器を訓練するために,未発見のクラスでは特徴の多様性が欠如しているため,一般化が困難である。 本稿では,GZSLモデルの一般化可能性を高めるために,未知のクラスの特徴的多様性を改善することを提案する。 そこで本研究では,新しい分散特徴合成(DFS)モデルを提案する。 生成プロセスにおける意味的知識のみを利用する以前の研究とは異なり、DFSはセマンティック知識と統合された方法で視覚的知識を利用するため、クラス固有の多様な特徴サンプルを抽出し、テストフェーズで目に見えないクラスと見えないクラスの両方を認識するための堅牢な分類器へと導く。 学習を単純化するため、dfsはアライメントされた空間における視覚的かつ意味的な知識を表し、低複雑さな実装で優れた機能サンプルを作成することができる。 従って、DFSは2つの連続したジェネレータで構成されている: 整列した特徴生成、セマンティクスと視覚表現を整列した特徴に転送する、合成された特徴生成、整列した空間における無見えないクラスの多様な特徴サンプルを生成する。 DFSの有効性を検証するための総合的な実験を行った。 その結果、未確認クラスの多様な機能を生成する効果が示され、複数のベンチマークのパフォーマンスが向上した。 コードは受理時にリリースされる。

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