論文の概要: Domain-Aware Continual Zero-Shot Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.12989v2
• Date: Fri, 8 Dec 2023 08:01:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-11 19:35:35.273464
• Title: Domain-Aware Continual Zero-Shot Learning
• Title（参考訳）: ドメイン対応連続ゼロショット学習
• Authors: Kai Yi, Paul Janson, Wenxuan Zhang, Mohamed Elhoseiny
• Abstract要約: 連続的なゼロショット学習では、目に見えないクラスやまだ見えないクラスを認識する能力を改善しながら、目に見えるクラスを漸進的に学習する。 ドメイン認識型連続ゼロショット学習(DACZSL)を導入する。 DACZSLの課題に対処するドメイン不変ネットワーク(DIN)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.349332188116975
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Continual zero-shot learning involves learning seen classes incrementally while improving the ability to recognize unseen or yet-to-be-seen classes. It has a broad range of potential applications in real-world vision tasks, such as accelerating species discovery. However, in these scenarios, the changes in environmental conditions cause shifts in the presentation of captured images, which we refer to as domain shift, and adds complexity to the tasks. In this paper, we introduce Domain Aware Continual Zero-Shot Learning (DACZSL), a task that involves visually recognizing images of unseen categories in unseen domains continually. To address the challenges of DACZSL, we propose a Domain-Invariant Network (DIN). We empoly a dual network structure to learn factorized features to alleviate forgetting, where consists of a global shared net for domian-invirant and task-invariant features, and per-task private nets for task-specific features. Furthermore, we introduce a class-wise learnable prompt to obtain better class-level text representation, which enables zero-shot prediction of future unseen classes. To evaluate DACZSL, we introduce two benchmarks: DomainNet-CZSL and iWildCam-CZSL. Our results show that DIN significantly outperforms existing baselines and achieves a new state-of-the-art.
• Abstract（参考訳）: 連続的ゼロショット学習は、目に見えるクラスを段階的に学習し、目立たないクラスやまだ目立たないクラスを認識する能力を向上させる。 種の発見を加速するなど、現実世界のビジョンタスクに広く応用できる可能性がある。 しかし、これらのシナリオでは、環境条件の変化は、私たちがドメインシフトと呼ぶキャプチャ画像の提示に変化をもたらし、タスクに複雑さをもたらします。 本稿では,目に見えないカテゴリのイメージを視覚的に認識するタスクである,DACZSL(Domain Aware Continual Zero-Shot Learning)を紹介する。 DACZSLの課題に対処するため,ドメイン不変ネットワーク(DIN)を提案する。 我々は,ドミアン病原体とタスク不変の機能に対するグローバルな共有ネットとタスク特化機能に対するタスク毎のプライベートネットからなる,忘れを緩和する要因付き特徴を学習するための二重ネットワーク構造を具体化する。 さらに,より優れたクラスレベルのテキスト表現を得るために,クラスレベルで学習可能なプロンプトを導入する。 DACZSLを評価するために、DomainNet-CZSLとiWildCam-CZSLの2つのベンチマークを導入する。 以上の結果から,DINは既存のベースラインを著しく上回り,新たな最先端を実現していることがわかった。

関連論文リスト

• In the Era of Prompt Learning with Vision-Language Models [1.060608983034705]
  ドメイン一般化のためのドメインに依存しない新しい学習戦略であるtextscStyLIP を紹介する。 StyLIPは、スタイルプロジェクタを使用してドメイン固有のプロンプトトークンを学習することで、CLIPsビジョンエンコーダの視覚スタイルとコンテンツを切り離す。 また,CLIPの凍結視覚バックボーンを利用した非教師なし領域適応(DA)のためのAD-CLIPを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-07T17:31:21Z)
• Grounding Stylistic Domain Generalization with Quantitative Domain Shift Measures and Synthetic Scene Images [63.58800688320182]
  ドメインの一般化は機械学習において難しい課題である。 現在の方法論は、スタイリスティック領域におけるシフトに関する定量的な理解を欠いている。 これらのリスクに対処する新しいDGパラダイムを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-24T22:13:31Z)
• Domain-Controlled Prompt Learning [49.45309818782329]
  既存の素早い学習方法はドメイン認識やドメイン転送機構を欠いていることが多い。 特定のドメインに対するtextbfDomain-Controlled Prompt Learningを提案する。 本手法は,特定の領域画像認識データセットにおける最先端性能を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-30T02:59:49Z)
• Multi-Scale and Multi-Layer Contrastive Learning for Domain Generalization [5.124256074746721]
  深部畳み込みニューラルネットワークの一般化能力は、ネットワークの多層的および多スケール的表現を活用することで向上できると論じる。 画像分類器の領域一般化を目的とした,低レベル特徴と高レベル特徴を複数スケールで組み合わせたフレームワークを提案する。 我々のモデルは従来のDG手法よりも優れており、全てのデータセットにおいて競争力と最先端の結果を連続的に生成できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-28T08:54:27Z)
• Using Language to Extend to Unseen Domains [81.37175826824625]
  ビジョンモデルがデプロイ時に遭遇する可能性のあるすべてのドメインのトレーニングデータを集めることは、費用がかかる。 トレーニングドメインと拡張したいが、堅牢性を改善するためのデータを持っていないドメインを、いかに単純に言葉で表現するかを考えます。 共同画像と言語埋め込み空間を備えたマルチモーダルモデルを用いて、LADSはトレーニング領域から各未確認テスト領域への画像埋め込みの変換を学習する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-18T01:14:02Z)
• Domain Invariant Masked Autoencoders for Self-supervised Learning from Multi-domains [73.54897096088149]
  マルチドメインからの自己教師型学習のためのドメイン不変のMasked AutoEncoder (DiMAE)を提案する。 中心となる考え方は、入力画像を異なるドメインからのスタイルノイズで拡張し、拡張イメージの埋め込みからイメージを再構築することである。 PACSとDomainNetの実験は、最近の最先端の手法と比較して、DiMAEがかなりの利益を得ていることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-10T09:49:40Z)
• Towards Recognizing Unseen Categories in Unseen Domains [74.29101415077523]
  CuMixはZSL(Zero-Shot Learning)、ドメイン適応とドメイン一般化(Domain Adaptation and Domain Generalization、DG)、ZSL+DG(ZSL+DG)に取り組むための総合的なアルゴリズムである。 CuMixのキーとなるアイデアは、トレーニング中に使用可能な、目に見えないドメインやカテゴリからの画像と機能を使用して、テスト時のドメインとセマンティックシフトをシミュレートすることだ。 DomainNetベンチマークを用いた標準SLおよびDGデータセットとZSL+DGの結果から,本手法の有効性が示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-23T21:09:28Z)
• Learning to adapt class-specific features across domains for semantic segmentation [36.36210909649728]
  本論文では,クラス情報毎に考慮し,ドメイン間の特徴を適応させることを学習する新しいアーキテクチャを提案する。 我々は最近導入されたStarGANアーキテクチャを画像翻訳のバックボーンとして採用している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-22T23:51:30Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。