論文の概要: Few-Shot Learning by Integrating Spatial and Frequency Representation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.05348v1
• Date: Tue, 11 May 2021 21:44:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-13 12:25:12.303069
• Title: Few-Shot Learning by Integrating Spatial and Frequency Representation
• Title（参考訳）: 空間表現と周波数表現の統合によるFew-Shot Learning
• Authors: Xiangyu Chen and Guanghui Wang
• Abstract要約: 本稿では,システムの識別能力を高めるために,周波数情報を学習モデルに統合することを提案する。 周波数表現を生成するために離散コサイン変換(dct)を用い,その特徴を空間領域と周波数領域の両方から統合して分類する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.11147383752403
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Human beings can recognize new objects with only a few labeled examples, however, few-shot learning remains a challenging problem for machine learning systems. Most previous algorithms in few-shot learning only utilize spatial information of the images. In this paper, we propose to integrate the frequency information into the learning model to boost the discrimination ability of the system. We employ Discrete Cosine Transformation (DCT) to generate the frequency representation, then, integrate the features from both the spatial domain and frequency domain for classification. The proposed strategy and its effectiveness are validated with different backbones, datasets, and algorithms. Extensive experiments demonstrate that the frequency information is complementary to the spatial representations in few-shot classification. The classification accuracy is boosted significantly by integrating features from both the spatial and frequency domains in different few-shot learning tasks.
• Abstract（参考訳）: 人間はいくつかのラベル付き例で新しいオブジェクトを認識できるが、機械学習システムにとって難しい課題は、ほとんどない。 それまでのアルゴリズムのほとんどは、画像の空間情報のみを利用する。 本稿では,システムの識別能力を高めるために,周波数情報を学習モデルに統合することを提案する。 周波数表現を生成するために離散コサイン変換(dct)を用い,その特徴を空間領域と周波数領域の両方から統合して分類する。 提案した戦略とその有効性は、異なるバックボーン、データセット、アルゴリズムで検証される。 広範囲な実験により、周波数情報は少ないショット分類で空間表現と相補的であることが示されている。 分類精度は、空間領域と周波数領域の両方の特徴を異なる数ショット学習タスクに組み込むことで大幅に向上する。

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