論文の概要: Learning to Generate Novel Classes for Deep Metric Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.01008v1
• Date: Tue, 4 Jan 2022 06:55:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-05 13:39:29.223586
• Title: Learning to Generate Novel Classes for Deep Metric Learning
• Title（参考訳）: Deep Metric Learningのための新しいクラスを生成するための学習
• Authors: Kyungmoon Lee, Sungyeon Kim, Seunghoon Hong, Suha Kwak
• Abstract要約: 本稿では,新しいクラスとその埋め込みベクトルを合成するデータ拡張手法を提案する。 クラスラベルとノイズを与えられた条件付き生成モデルを学習し、活用することにより、クラスにランダムな埋め込みベクトルを生成する。 提案したジェネレータは,現実的で多様なクラスを増大させることで,よりリッチなクラス関係を利用でき,その結果,見つからないサンプルをより一般化することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.048915378172012
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep metric learning aims to learn an embedding space where the distance between data reflects their class equivalence, even when their classes are unseen during training. However, the limited number of classes available in training precludes generalization of the learned embedding space. Motivated by this, we introduce a new data augmentation approach that synthesizes novel classes and their embedding vectors. Our approach can provide rich semantic information to an embedding model and improve its generalization by augmenting training data with novel classes unavailable in the original data. We implement this idea by learning and exploiting a conditional generative model, which, given a class label and a noise, produces a random embedding vector of the class. Our proposed generator allows the loss to use richer class relations by augmenting realistic and diverse classes, resulting in better generalization to unseen samples. Experimental results on public benchmark datasets demonstrate that our method clearly enhances the performance of proxy-based losses.
• Abstract（参考訳）: ディープメトリックラーニングは、トレーニング中にクラスが見えない場合でも、データ間の距離がクラス同値性を反映する埋め込み空間を学習することを目的としている。 しかし、訓練で利用できるクラス数は限られており、学習された埋め込み空間の一般化を妨げている。 そこで本研究では,新しいクラスとその組込みベクトルを合成する新しいデータ拡張手法を提案する。 本手法は,組込みモデルに豊富な意味情報を提供し,元のデータでは使用できない新しいクラスでトレーニングデータを拡張することにより,その一般化を改善できる。 クラスラベルとノイズが与えられたとき、そのクラスのランダム埋め込みベクトルを生成する条件付き生成モデルの学習と活用により、このアイデアを実装した。 提案するジェネレータは,現実的で多様なクラスを補完することにより,よりリッチなクラス関係の利用を可能にした。 公開ベンチマークデータセットにおける実験結果から,本手法はプロキシベース損失の性能を明らかに向上することが示された。

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