論文の概要: Meta-Learning for Multi-Label Few-Shot Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.13494v1
• Date: Tue, 26 Oct 2021 08:47:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-27 14:56:29.144076
• Title: Meta-Learning for Multi-Label Few-Shot Classification
• Title（参考訳）: マルチラベルフットショット分類のためのメタラーニング
• Authors: Christian Simon, Piotr Koniusz, Mehrtash Harandi
• Abstract要約: この研究は、モデルがクエリ内で複数のラベルを予測することを学習するマルチラベルメタラーニングの問題をターゲットにしている。 ニューラルネットワークモジュールを導入し,リレーショナル推論を利用してサンプルのラベル数を推定する。 総合的な実験により,提案手法とニューラルラベルカウントモジュール(NLC)を併用したラベルプロパゲーションアルゴリズムが選択方法として検討されることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.222736913855115
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Even with the luxury of having abundant data, multi-label classification is widely known to be a challenging task to address. This work targets the problem of multi-label meta-learning, where a model learns to predict multiple labels within a query (e.g., an image) by just observing a few supporting examples. In doing so, we first propose a benchmark for Few-Shot Learning (FSL) with multiple labels per sample. Next, we discuss and extend several solutions specifically designed to address the conventional and single-label FSL, to work in the multi-label regime. Lastly, we introduce a neural module to estimate the label count of a given sample by exploiting the relational inference. We will show empirically the benefit of the label count module, the label propagation algorithm, and the extensions of conventional FSL methods on three challenging datasets, namely MS-COCO, iMaterialist, and Open MIC. Overall, our thorough experiments suggest that the proposed label-propagation algorithm in conjunction with the neural label count module (NLC) shall be considered as the method of choice.
• Abstract（参考訳）: 豊富なデータを持つという豪華さにもかかわらず、マルチラベル分類は対処すべき課題として広く知られている。 この研究は、モデルがクエリ内の複数のラベル(例えば画像)を、サポート対象のサンプルを観察するだけで予測できることを学ぶマルチラベルメタラーニングの問題をターゲットにしている。 そこで我々はまず,Few-Shot Learning (FSL) のベンチマークをサンプル毎に複数のラベルで提案する。 次に,従来のfslと単一ラベルfslに対応するために特別に設計された複数のソリューションについて議論し,拡張する。 最後に,関係推論を活用し,与えられたサンプルのラベル数を推定するニューラルモジュールを提案する。 我々は,MS-COCO,iMaterialist,Open MICの3つの挑戦データセットに対して,ラベルカウントモジュール,ラベル伝搬アルゴリズム,従来のFSL手法の拡張のメリットを実証的に示す。 総合的な実験により,提案手法とニューラルラベルカウントモジュール(NLC)を併用したラベルプロパゲーションアルゴリズムが選択方法として検討されることが示唆された。

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