論文の概要: Introspective Deep Metric Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.04449v1
• Date: Mon, 9 May 2022 17:51:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-10 13:56:31.772352
• Title: Introspective Deep Metric Learning
• Title（参考訳）: イントロスペクティブ深層学習
• Authors: Chengkun Wang, Wenzhao Zheng, Zheng Zhu, Jie Zhou, Jiwen Lu
• Abstract要約: 本稿では,不確実性を考慮した画像比較のためのイントロスペクティブな深度学習フレームワークを提案する。 我々のフレームワークは、広く使われているCUB-200-2011、Cars196、Stanford Online Productsのデータセット上で、最先端のパフォーマンスを実現しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 94.31804364707575
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper proposes an introspective deep metric learning (IDML) framework for uncertainty-aware comparisons of images. Conventional deep metric learning methods produce confident semantic distances between images regardless of the uncertainty level. However, we argue that a good similarity model should consider the semantic discrepancies with caution to better deal with ambiguous images for more robust training. To achieve this, we propose to represent an image using not only a semantic embedding but also an accompanying uncertainty embedding, which describes the semantic characteristics and ambiguity of an image, respectively. We further propose an introspective similarity metric to make similarity judgments between images considering both their semantic differences and ambiguities. Our framework attains state-of-the-art performance on the widely used CUB-200-2011, Cars196, and Stanford Online Products datasets for image retrieval. We further evaluate our framework for image classification on the ImageNet-1K, CIFAR-10, and CIFAR-100 datasets, which shows that equipping existing data mixing methods with the proposed introspective metric consistently achieves better results (e.g., +0.44 for CutMix on ImageNet-1K). Code is available at: https://github.com/wangck20/IDML.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,不確実性を考慮した画像比較のための内観的深度学習(IDML)フレームワークを提案する。 従来のディープメトリック学習手法は、不確実性レベルに関係なく、画像間の自信ある意味距離を生成する。 しかし,良質な類似性モデルでは,より強固なトレーニングのために曖昧な画像を扱うための注意が必要である。 そこで本研究では,画像の意味的特徴とあいまいさをそれぞれ記述した,意味的埋め込みだけでなく付随する不確実性埋め込みを用いた画像表現を提案する。 さらに,その意味的差異とあいまいさの両方を考慮し,画像間の類似性判定を行うイントロスペクティブ類似度尺度を提案する。 我々は,CUB-200-2011,Cars196,Stanford Online Productsといった画像検索用データセット上で,最先端のパフォーマンスを実現する。 さらに,ImageNet-1K, CIFAR-10, CIFAR-100データセット上での画像分類の枠組みについて検討し, 提案したイントロスペクティブ・メトリックと既存のデータ混合手法を併用することで, より優れた結果が得られることを示す(例: ImageNet-1K上のCutMixの+0.44)。 コードはhttps://github.com/wangck20/idml。

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