論文の概要: Exploiting the relationship between visual and textual features in social networks for image classification with zero-shot deep learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.03751v1
• Date: Thu, 8 Jul 2021 10:54:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-09 13:48:42.683455
• Title: Exploiting the relationship between visual and textual features in social networks for image classification with zero-shot deep learning
• Title（参考訳）: ゼロショットディープラーニングを用いた画像分類のためのソーシャルネットワークにおける視覚特徴とテキスト特徴の関係
• Authors: Luis Lucas and David Tomas and Jose Garcia-Rodriguez
• Abstract要約: 本稿では,CLIPニューラルネットワークアーキテクチャの伝達可能な学習能力に基づく分類器アンサンブルを提案する。 本研究は,Placesデータセットのラベルによる画像分類タスクに基づいて,視覚的部分のみを考慮した実験である。 画像に関連付けられたテキストを考えることは、目標に応じて精度を向上させるのに役立つ。
• 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: One of the main issues related to unsupervised machine learning is the cost of processing and extracting useful information from large datasets. In this work, we propose a classifier ensemble based on the transferable learning capabilities of the CLIP neural network architecture in multimodal environments (image and text) from social media. For this purpose, we used the InstaNY100K dataset and proposed a validation approach based on sampling techniques. Our experiments, based on image classification tasks according to the labels of the Places dataset, are performed by first considering only the visual part, and then adding the associated texts as support. The results obtained demonstrated that trained neural networks such as CLIP can be successfully applied to image classification with little fine-tuning, and considering the associated texts to the images can help to improve the accuracy depending on the goal. The results demonstrated what seems to be a promising research direction.
• Abstract（参考訳）: 教師なし機械学習に関連する主な課題の1つは、大規模なデータセットから有用な情報を処理し抽出するコストである。 本研究では,ソーシャルメディアからのマルチモーダル環境(画像とテキスト)におけるCLIPニューラルネットワークアーキテクチャの伝達可能な学習能力に基づく分類器アンサンブルを提案する。 そこで我々はinstany100kデータセットを用いてサンプリング手法に基づく検証手法を提案した。 本実験は,Placesデータセットのラベルによる画像分類タスクに基づいて,まず視覚的部分のみを考慮し,関連するテキストを補助として追加することにより実施する。 結果は、CLIPのような訓練されたニューラルネットワークを微調整の少ない画像分類に適用できることを示し、画像に関連付けられたテキストを考慮することで、目標に応じて精度を向上させることができることを示した。 その結果、有望な研究の方向性が示された。

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