論文の概要: Rich Semantics Improve Few-shot Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.12709v1
• Date: Mon, 26 Apr 2021 16:48:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-27 14:30:51.713347
• Title: Rich Semantics Improve Few-shot Learning
• Title（参考訳）: リッチなセマンティックスによるショット学習の改善
• Authors: Mohamed Afham, Salman Khan, Muhammad Haris Khan, Muzammal Naseer, Fahad Shahbaz Khan
• Abstract要約: アノテーションコストを最小限に抑えながら取得できる「クラスレベル」言語記述を用いることで、少ない学習性能を向上できることを示す。 我々は,視覚トークンと意味トークンを関連付けるための前方および後方エンコーディング機構を開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.11659525563236
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Human learning benefits from multi-modal inputs that often appear as rich semantics (e.g., description of an object's attributes while learning about it). This enables us to learn generalizable concepts from very limited visual examples. However, current few-shot learning (FSL) methods use numerical class labels to denote object classes which do not provide rich semantic meanings about the learned concepts. In this work, we show that by using 'class-level' language descriptions, that can be acquired with minimal annotation cost, we can improve the FSL performance. Given a support set and queries, our main idea is to create a bottleneck visual feature (hybrid prototype) which is then used to generate language descriptions of the classes as an auxiliary task during training. We develop a Transformer based forward and backward encoding mechanism to relate visual and semantic tokens that can encode intricate relationships between the two modalities. Forcing the prototypes to retain semantic information about class description acts as a regularizer on the visual features, improving their generalization to novel classes at inference. Furthermore, this strategy imposes a human prior on the learned representations, ensuring that the model is faithfully relating visual and semantic concepts, thereby improving model interpretability. Our experiments on four datasets and ablation studies show the benefit of effectively modeling rich semantics for FSL.
• Abstract（参考訳）: 人間の学習は、しばしばリッチセマンティクスとして現れるマルチモーダル入力(例えば、そのことを学びながらオブジェクトの属性を記述する)からの恩恵を受ける。 これにより、非常に限られた視覚的な例から一般化可能な概念を学ぶことができる。 しかし、現在の数ショット学習(FSL)法では、数値クラスラベルを使用して、学習概念に関する豊富な意味を含まないオブジェクトクラスを表現している。 本研究では,最小限のアノテーションコストで得られる「クラスレベルの」言語記述を用いることで,FSLの性能を向上させることができることを示す。 サポートセットとクエリが与えられた後、私たちの主なアイデアはボトルネック視覚機能(ハイブリッドプロトタイプ)を作成し、トレーニング中の補助的なタスクとしてクラスの言語記述を生成することです。 我々は,2つのモダリティ間の複雑な関係をエンコードできる視覚的および意味的トークンを関連付けるトランスフォーマティブ・フォワード・フォワード・エンコーディング機構を開発した。 プロトタイプは、クラス記述に関するセマンティック情報を視覚的特徴の正規化として保持し、推論時に新しいクラスへの一般化を改善する。 さらに、この戦略は学習された表現に先行して人間を課し、モデルが視覚的概念と意味的概念に忠実に関係していることを保証する。 4つのデータセットとアブレーションに関する実験により、FSLのリッチセマンティクスを効果的にモデル化する利点が示された。

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