論文の概要: Retrieval Augmented Classification for Long-Tail Visual Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.11233v1
• Date: Tue, 22 Feb 2022 23:40:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2022-02-24 15:53:13.492150
• Title: Retrieval Augmented Classification for Long-Tail Visual Recognition
• Title（参考訳）: ロングテール視覚認識のための検索強化分類
• Abstract要約: 本稿では,標準画像分類パイプラインを明示的な検索モジュールで拡張するための汎用的なアプローチであるRetrieval Augmented Classification (RAC)を紹介する。 RACは、標準のベースイメージエンコーダと並列検索ブランチを融合し、プリエンコードされた画像と関連するテキストスニペットの非パラメトリック外部メモリをクエリする。 我々は、RACの検索モジュールが、プロンプトなしで、テールクラスで高いレベルの精度で学習できることを実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 143.2716893535358
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce Retrieval Augmented Classification (RAC), a generic approach to augmenting standard image classification pipelines with an explicit retrieval module. RAC consists of a standard base image encoder fused with a parallel retrieval branch that queries a non-parametric external memory of pre-encoded images and associated text snippets. We apply RAC to the problem of long-tail classification and demonstrate a significant improvement over previous state-of-the-art on Places365-LT and iNaturalist-2018 (14.5% and 6.7% respectively), despite using only the training datasets themselves as the external information source. We demonstrate that RAC's retrieval module, without prompting, learns a high level of accuracy on tail classes. This, in turn, frees the base encoder to focus on common classes, and improve its performance thereon. RAC represents an alternative approach to utilizing large, pretrained models without requiring fine-tuning, as well as a first step towards more effectively making use of external memory within common computer vision architectures.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,標準画像分類パイプラインを明示的な検索モジュールで拡張するための汎用的なアプローチであるRetrieval Augmented Classification (RAC)を紹介する。 RACは、標準のベースイメージエンコーダと並列検索ブランチを融合し、プリエンコードされた画像と関連するテキストスニペットの非パラメトリック外部メモリをクエリする。 トレーニングデータセット自体を外部情報ソースとして用いたにもかかわらず、RACを長期分類の問題に適用し、Places365-LTとiNaturalist-2018(それぞれ14.5%と6.7%)の最先端よりも大幅に改善したことを示す。 racの検索モジュールは,プロンプトすることなく,テールクラスで高い精度を学習できることを実証する。 これにより、ベースエンコーダが共通のクラスにフォーカスできるように解放され、パフォーマンスが向上する。 RACは、微調整を必要とせず、大規模で事前訓練されたモデルを利用するための代替手法であり、一般的なコンピュータビジョンアーキテクチャにおける外部メモリをより効果的に活用するための第一歩である。

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