論文の概要: Novel Visual Category Discovery with Dual Ranking Statistics and Mutual Knowledge Distillation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.03358v1
• Date: Wed, 7 Jul 2021 17:14:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-08 14:00:29.056829
• Title: Novel Visual Category Discovery with Dual Ranking Statistics and Mutual Knowledge Distillation
• Title（参考訳）: Dual Ranking Statistics and Mutual Knowledge Distillation を用いた新しい視覚カテゴリー発見
• Authors: Bingchen Zhao, Kai Han
• Abstract要約: 我々は、新しいクラスから異なるセマンティックパーティションに非ラベリングなイメージをグループ化する問題に取り組む。 これは従来の半教師付き学習よりも現実的で難しい設定です。 本稿では,局所的な部分レベル情報に焦点をあてた2分岐学習フレームワークと,全体特性に焦点をあてた2分岐学習フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.357091285395285
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we tackle the problem of novel visual category discovery, i.e., grouping unlabelled images from new classes into different semantic partitions by leveraging a labelled dataset that contains images from other different but relevant categories. This is a more realistic and challenging setting than conventional semi-supervised learning. We propose a two-branch learning framework for this problem, with one branch focusing on local part-level information and the other branch focusing on overall characteristics. To transfer knowledge from the labelled data to the unlabelled, we propose using dual ranking statistics on both branches to generate pseudo labels for training on the unlabelled data. We further introduce a mutual knowledge distillation method to allow information exchange and encourage agreement between the two branches for discovering new categories, allowing our model to enjoy the benefits of global and local features. We comprehensively evaluate our method on public benchmarks for generic object classification, as well as the more challenging datasets for fine-grained visual recognition, achieving state-of-the-art performance.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,新たな視覚的カテゴリ発見,すなわち,新しいクラスから異なるセマンティックパーティションに,他の異なるカテゴリの画像を含むラベル付きデータセットを活用することで,未ラベルの画像を分類する問題に取り組む。 これは従来の半教師付き学習よりも現実的で難しい設定です。 本稿では,局所的な部分レベル情報に着目した2分岐学習フレームワークと,全体特性に着目した2分岐学習フレームワークを提案する。 ラベル付きデータからラベル付きデータへ知識を転送するために,両ブランチの2つのランキング統計を用いて,ラベル付きデータのトレーニングのための擬似ラベルを生成する。 さらに,新たなカテゴリ発見のための情報交換と合意の促進を目的とした相互知識蒸留手法を導入し,グローバルな特徴とローカルな特徴の恩恵を享受できるようにした。 提案手法は,汎用オブジェクト分類のための公開ベンチマークや,細粒度視覚認識のためのより困難なデータセットを総合的に評価し,最先端の性能を実現する。

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