論文の概要: VGSE: Visually-Grounded Semantic Embeddings for Zero-Shot Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.10444v2
• Date: Fri, 26 May 2023 09:10:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-30 00:26:00.711587
• Title: VGSE: Visually-Grounded Semantic Embeddings for Zero-Shot Learning
• Title（参考訳）: VGSE: ゼロショット学習のためのビジュアルグラウンドセマンティック埋め込み
• Authors: Wenjia Xu, Yongqin Xian, Jiuniu Wang, Bernt Schiele, Zeynep Akata
• Abstract要約: ゼロショット学習のための識別的視覚特性を含むセマンティック埋め込みを発見することを提案する。 本モデルでは,画像の集合を視覚的類似性に応じて局所的な画像領域の集合に視覚的に分割する。 視覚的に接地されたセマンティック埋め込みは、様々なZSLモデルにまたがる単語埋め込みよりも、大きなマージンで性能を向上することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 113.50220968583353
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Human-annotated attributes serve as powerful semantic embeddings in zero-shot learning. However, their annotation process is labor-intensive and needs expert supervision. Current unsupervised semantic embeddings, i.e., word embeddings, enable knowledge transfer between classes. However, word embeddings do not always reflect visual similarities and result in inferior zero-shot performance. We propose to discover semantic embeddings containing discriminative visual properties for zero-shot learning, without requiring any human annotation. Our model visually divides a set of images from seen classes into clusters of local image regions according to their visual similarity, and further imposes their class discrimination and semantic relatedness. To associate these clusters with previously unseen classes, we use external knowledge, e.g., word embeddings and propose a novel class relation discovery module. Through quantitative and qualitative evaluation, we demonstrate that our model discovers semantic embeddings that model the visual properties of both seen and unseen classes. Furthermore, we demonstrate on three benchmarks that our visually-grounded semantic embeddings further improve performance over word embeddings across various ZSL models by a large margin.
• Abstract（参考訳）: 人間アノテーション属性はゼロショット学習における強力なセマンティック埋め込みとして機能する。 しかし、アノテーションプロセスは労働集約的であり、専門家の監督が必要である。 現在の教師なしセマンティック埋め込み、すなわち単語埋め込みは、クラス間の知識伝達を可能にする。 しかし、単語埋め込みは必ずしも視覚的な類似性を反映せず、ゼロショット性能を低下させる。 ゼロショット学習のための識別的視覚特性を含む意味的埋め込みを,人間の注釈を必要とせずに発見する。 本モデルでは,画像の集合を視覚的類似性に応じて局所的な画像領域の集合に分割し,そのクラス識別と意味的関連性を付加する。 これらのクラスタを未確認のクラスに関連付けるために、単語埋め込みなどの外部知識を使用し、新しいクラス関係発見モジュールを提案する。 定量的・定性的評価により,本モデルでは視認クラスと視認クラスの両方の視覚特性をモデル化する意味埋め込みを探索する。 さらに,様々なzslモデルにまたがる単語埋め込みよりも,視覚的に接する意味埋め込みの性能が,大きなマージンで向上することを示す3つのベンチマークを実演した。

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