論文の概要: Towards Interpretable Deep Metric Learning with Structural Matching

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.05889v1
• Date: Thu, 12 Aug 2021 17:59:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-13 14:45:33.008594
• Title: Towards Interpretable Deep Metric Learning with Structural Matching
• Title（参考訳）: 構造マッチングによるDeep Metric Learningの解釈に向けて
• Authors: Wenliang Zhao, Yongming Rao, Ziyi Wang, Jiwen Lu, Jie Zhou
• Abstract要約: より透過的な埋め込み学習のための深層解釈可能なメトリック学習(DIML)法を提案する。 本手法は,既製のバックボーンネットワークやメトリック学習手法に適用可能な,モデルに依存しない手法である。 我々は,CUB200-2011,Cars196,Stanford Online Productsの3つの大規模メトリクス学習ベンチマークで評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 86.16700459215383
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: How do the neural networks distinguish two images? It is of critical importance to understand the matching mechanism of deep models for developing reliable intelligent systems for many risky visual applications such as surveillance and access control. However, most existing deep metric learning methods match the images by comparing feature vectors, which ignores the spatial structure of images and thus lacks interpretability. In this paper, we present a deep interpretable metric learning (DIML) method for more transparent embedding learning. Unlike conventional metric learning methods based on feature vector comparison, we propose a structural matching strategy that explicitly aligns the spatial embeddings by computing an optimal matching flow between feature maps of the two images. Our method enables deep models to learn metrics in a more human-friendly way, where the similarity of two images can be decomposed to several part-wise similarities and their contributions to the overall similarity. Our method is model-agnostic, which can be applied to off-the-shelf backbone networks and metric learning methods. We evaluate our method on three major benchmarks of deep metric learning including CUB200-2011, Cars196, and Stanford Online Products, and achieve substantial improvements over popular metric learning methods with better interpretability. Code is available at https://github.com/wl-zhao/DIML
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークはどのように2つの画像を区別するか? 監視やアクセス制御といった多くの危険な視覚的応用のために、信頼性の高いインテリジェントシステムを開発するためのディープモデルのマッチングメカニズムを理解することが重要である。 しかし,既存のディープメトリック学習手法は画像の空間構造を無視する特徴ベクトルを比較することで画像と一致し,解釈性に欠ける。 本稿では、より透過的な埋め込み学習のための深層解釈可能なメトリック学習(DIML)法を提案する。 従来の特徴ベクトル比較に基づく計量学習法とは異なり,2つの画像の特徴写像間の最適マッチングフローを計算し,空間埋め込みを明示的に整列する構造マッチング戦略を提案する。 提案手法は,2つの画像の類似性を複数の部分的類似性に分解し,それらが全体類似性に寄与する,より人間フレンドリな方法でメトリクスを学習することを可能にする。 本手法は,既製のバックボーンネットワークやメトリック学習手法に適用可能なモデルに依存しない。 我々は,CUB200-2011,Cars196,Stanford Online Productsの3つの大規模メトリクス学習ベンチマークを用いて評価を行い,高い解釈性を有する一般的なメトリック学習手法よりも大幅に改善した。 コードはhttps://github.com/wl-zhao/DIMLで入手できる。

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