論文の概要: Self-Promoted Supervision for Few-Shot Transformer
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.07057v1
- Date: Mon, 14 Mar 2022 12:53:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-03-15 15:56:28.868421
- Title: Self-Promoted Supervision for Few-Shot Transformer
- Title(参考訳): Few-Shot Transformer の自己推進型スーパービジョン
- Authors: Bowen Dong, Pan Zhou, Shuicheng Yan, Wangmeng Zuo
- Abstract要約: SUN(Self-promoted sUpervisioN)は視覚変換器(ViT)のための数発の学習フレームワークである
SUNは、数ショットの学習データセットでViTを事前トレーニングし、各パッチトークンを導くために、個別のロケーション固有の監視を生成する。
実験によると、ViTを使ったSUNは、ViTを使った他の数発の学習フレームワークを大幅に上回っており、CNNの最先端技術よりも高いパフォーマンスを実現している。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 178.52948452353834
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: The few-shot learning ability of vision transformers (ViTs) is rarely
investigated though heavily desired. In this work, we empirically find that
with the same few-shot learning frameworks, e.g., Meta-Baseline, replacing the
widely used CNN feature extractor with a ViT model often severely impairs
few-shot classification performance. Moreover, our empirical study shows that
in the absence of inductive bias, ViTs often learn the dependencies among input
tokens slowly under few-shot learning regime where only a few labeled training
data are available, which largely contributes to the above performance
degradation. To alleviate this issue, for the first time, we propose a simple
yet effective few-shot training framework for ViTs, namely Self-promoted
sUpervisioN (SUN). Specifically, besides the conventional global supervision
for global semantic learning, SUN further pretrains the ViT on the few-shot
learning dataset and then uses it to generate individual location-specific
supervision for guiding each patch token. This location-specific supervision
tells the ViT which patch tokens are similar or dissimilar and thus accelerates
token dependency learning. Moreover, it models the local semantics in each
patch token to improve the object grounding and recognition capability which
helps learn generalizable patterns. To improve the quality of location-specific
supervision, we further propose two techniques:~1) background patch filtration
to filtrate background patches out and assign them into an extra background
class; and 2) spatial-consistent augmentation to introduce sufficient diversity
for data augmentation while keeping the accuracy of the generated local
supervisions. Experimental results show that SUN using ViTs significantly
surpasses other few-shot learning frameworks with ViTs and is the first one
that achieves higher performance than those CNN state-of-the-arts.
- Abstract(参考訳): 視覚変換器(ViT)の少数ショット学習能力は、非常に望まれるものの、ほとんど調査されない。
本研究では,cnnの機能抽出器をvitモデルに置き換えたメタベースラインなど,同じマイショット学習フレームワークでは,マイショット分類性能を著しく損なうことが実証的に判明した。
さらに,本研究では,インダクティブバイアスが欠如している場合には,ラベル付きトレーニングデータしか入手できない数ショットの学習体制下で,入力トークン間の依存関係をゆっくりと学習することがよくあり,その性能劣化に大きく寄与することを示した。
この問題を軽減するため,我々は初めて,vitsのための単純かつ効果的な少数ショット訓練フレームワーク,すなわち自己プロモート監督(sun)を提案する。
具体的には、グローバルなセマンティックラーニングのための従来のグローバルな監視に加えて、SUNは、数ショットの学習データセットでViTをさらに事前訓練し、各パッチトークンを導くために、個別のロケーション固有の監督を生成する。
このロケーション固有の監視は、トークンのパッチが類似または異なっており、トークン依存学習を加速するViTに通知する。
さらに、パッチトークンのローカルセマンティクスをモデル化し、一般化可能なパターンを学ぶのに役立つオブジェクトの接地と認識能力を改善する。
位置特定監視の質を向上させるために, 背景パッチをフィルターし, 追加の背景クラスに割り当てるための背景パッチフィルタを提案する。
2) 空間整合性増強により, 発生した局所監督の精度を維持しつつ, データの増大に十分な多様性がもたらされる。
実験の結果,ViTsを用いたSUNは,ViTsを用いた他の数発の学習フレームワークをはるかに上回り,CNNの最先端技術よりも高い性能を実現した。
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