論文の概要: Reinforcing Generated Images via Meta-learning for One-Shot Fine-Grained Visual Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.10689v1
• Date: Fri, 22 Apr 2022 13:11:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-25 13:44:07.780493
• Title: Reinforcing Generated Images via Meta-learning for One-Shot Fine-Grained Visual Recognition
• Title（参考訳）: ワンショットファイングラインド視覚認識のためのメタラーニングによる生成画像の強化
• Authors: Satoshi Tsutsui, Yanwei Fu, David Crandall
• Abstract要約: 生成した画像と原画像を組み合わせるメタラーニングフレームワークを提案し,その結果の「ハイブリッド」訓練画像がワンショット学習を改善する。 実験では,1ショットのきめ細かい画像分類ベンチマークにおいて,ベースラインよりも一貫した改善が示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.02360322125622
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: One-shot fine-grained visual recognition often suffers from the problem of having few training examples for new fine-grained classes. To alleviate this problem, off-the-shelf image generation techniques based on Generative Adversarial Networks (GANs) can potentially create additional training images. However, these GAN-generated images are often not helpful for actually improving the accuracy of one-shot fine-grained recognition. In this paper, we propose a meta-learning framework to combine generated images with original images, so that the resulting "hybrid" training images improve one-shot learning. Specifically, the generic image generator is updated by a few training instances of novel classes, and a Meta Image Reinforcing Network (MetaIRNet) is proposed to conduct one-shot fine-grained recognition as well as image reinforcement. Our experiments demonstrate consistent improvement over baselines on one-shot fine-grained image classification benchmarks. Furthermore, our analysis shows that the reinforced images have more diversity compared to the original and GAN-generated images.
• Abstract（参考訳）: ワンショットのきめ細かい視覚認識は、新しいきめ細かいクラスのトレーニング例が少ないという問題に苦しむことが多い。 この問題を軽減するために、GAN(Generative Adversarial Networks)に基づくオフザシェルフ画像生成技術は、追加のトレーニングイメージを作成する可能性がある。 しかし、これらのgan生成画像は、ワンショットの細粒度認識の精度を向上させるのに役に立たないことが多い。 本稿では,生成した画像と原画像を組み合わせたメタラーニングフレームワークを提案する。 具体的には、ジェネリックイメージジェネレータは、いくつかの新しいクラスのトレーニングインスタンスによって更新され、メタイメージ強化ネットワーク(MetaIRNet)は、1ショットのきめ細かい認識と画像強化を行うために提案されている。 本実験は,単発細粒度画像分類ベンチマークにおいて,ベースラインに対して一貫した改善を示す。 また,本解析により,補強画像はオリジナル画像やgan画像に比べて多様性が高いことが示された。

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