論文の概要: Semantic-diversity transfer network for generalized zero-shot learning
via inner disagreement based OOD detector
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.09017v1
- Date: Thu, 17 Mar 2022 01:31:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-03-18 14:41:43.591386
- Title: Semantic-diversity transfer network for generalized zero-shot learning
via inner disagreement based OOD detector
- Title（参考訳）: 内部不一致に基づくOOD検出器による一般化ゼロショット学習のための意味多様性伝達ネットワーク
- Authors: Bo Liu, Qiulei Dong, Zhanyi Hu
- Abstract要約: Zero-shot Learning (ZSL) は、見えないクラスからオブジェクトを認識することを目的としている。
既存の多くの作品における知識伝達は、1)広く使われている視覚的特徴がグローバルなものであるが、意味的属性と完全に一致していないという事実から、主に制限されている。
最初の2つの制約に対処するセマンティック・ダイバーシティ・トランスファー・ネットワーク(SetNet)を提案し、1)マルチアテンションアーキテクチャとダイバーシティ・レギュレータを提案し、セマンティック属性とより整合した複数の局所視覚特徴を学習し、2)幾何学的に多様な局所特徴を入力として取り込むプロジェクタアンサンブルを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.89763840782029
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Zero-shot learning (ZSL) aims to recognize objects from unseen classes, where
the kernel problem is to transfer knowledge from seen classes to unseen classes
by establishing appropriate mappings between visual and semantic features. The
knowledge transfer in many existing works is limited mainly due to the facts
that 1) the widely used visual features are global ones but not totally
consistent with semantic attributes; 2) only one mapping is learned in existing
works, which is not able to effectively model diverse visual-semantic
relations; 3) the bias problem in the generalized ZSL (GZSL) could not be
effectively handled. In this paper, we propose two techniques to alleviate
these limitations. Firstly, we propose a Semantic-diversity transfer Network
(SetNet) addressing the first two limitations, where 1) a multiple-attention
architecture and a diversity regularizer are proposed to learn multiple local
visual features that are more consistent with semantic attributes and 2) a
projector ensemble that geometrically takes diverse local features as inputs is
proposed to model visual-semantic relations from diverse local perspectives.
Secondly, we propose an inner disagreement based domain detection module (ID3M)
for GZSL to alleviate the third limitation, which picks out unseen-class data
before class-level classification. Due to the absence of unseen-class data in
training stage, ID3M employs a novel self-contained training scheme and detects
out unseen-class data based on a designed inner disagreement criterion.
Experimental results on three public datasets demonstrate that the proposed
SetNet with the explored ID3M achieves a significant improvement against $30$
state-of-the-art methods.
- Abstract（参考訳）: Zero-shot Learning (ZSL) は、視覚的特徴と意味的特徴の適切なマッピングを確立することで、見知らぬクラスから見つからないクラスに知識を伝達することである。
多くの現存する作品における知識伝達は、主に事実によって制限されている。
1) 広く使われている視覚機能はグローバルだが、意味属性と完全に一致していない。
2) 多様な視覚・感覚関係を効果的にモデル化できない既存の著作物では1つのマッピングしか学習できない。
3)一般化ZSL(GZSL)のバイアス問題は効果的に処理できない。
本稿では,これらの制約を緩和する2つの手法を提案する。
まず、最初の2つの制限に対処するセマンティック・ダイバーシティ・トランスファーネットワーク(SetNet)を提案する。
1)マルチアテンションアーキテクチャと多様性レギュレータを提案し,セマンティック属性とより整合した複数の局所的な視覚特徴を学習する。
2) 幾何的に様々な局所的特徴を入力として取り込むプロジェクタアンサンブルは, 多様な局所的視点から視覚・視覚関係をモデル化するために提案されている。
次に,GZSLにおける内部不一致に基づくドメイン検出モジュール(ID3M)を提案する。
トレーニング段階では未確認データがないため、ID3Mは新たな自己完結型トレーニングスキームを採用し、設計された内部不一致基準に基づいて未確認データを検出する。
3つの公開データセットの実験結果は、探索されたID3Mで提案されたSetNetが、30ドルの最先端メソッドに対して大幅に改善されていることを示している。
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