論文の概要: Disentangling Visual Embeddings for Attributes and Objects

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.08536v1
• Date: Tue, 17 May 2022 17:59:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-18 12:59:42.814748
• Title: Disentangling Visual Embeddings for Attributes and Objects
• Title（参考訳）: 属性とオブジェクトに対する視覚的埋め込みの分離
• Authors: Nirat Saini, Khoi Pham, Abhinav Shrivastava
• Abstract要約: オブジェクト属性認識における合成ゼロショット学習の問題点について検討する。 以前の作業では、オブジェクト分類のために事前訓練されたバックボーンネットワークで抽出された視覚的特徴を使用する。 視覚空間における属性とオブジェクトの特徴をアンタングルできる新しいアーキテクチャを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.27308243429424
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We study the problem of compositional zero-shot learning for object-attribute recognition. Prior works use visual features extracted with a backbone network, pre-trained for object classification and thus do not capture the subtly distinct features associated with attributes. To overcome this challenge, these studies employ supervision from the linguistic space, and use pre-trained word embeddings to better separate and compose attribute-object pairs for recognition. Analogous to linguistic embedding space, which already has unique and agnostic embeddings for object and attribute, we shift the focus back to the visual space and propose a novel architecture that can disentangle attribute and object features in the visual space. We use visual decomposed features to hallucinate embeddings that are representative for the seen and novel compositions to better regularize the learning of our model. Extensive experiments show that our method outperforms existing work with significant margin on three datasets: MIT-States, UT-Zappos, and a new benchmark created based on VAW. The code, models, and dataset splits are publicly available at https://github.com/nirat1606/OADis.
• Abstract（参考訳）: オブジェクト属性認識における合成ゼロショット学習の問題について検討する。 以前の作業では、オブジェクト分類のために事前訓練されたバックボーンネットワークで抽出された視覚的特徴を使用しており、属性に関連付けられた微妙な特徴をキャプチャしない。 この課題を克服するために、これらの研究は言語空間からの監督を採用し、事前訓練された単語埋め込みを用いて、属性オブジェクト対をよりよく分離して構成する。 言語的な埋め込み空間は、すでにオブジェクトと属性のユニークで無知な埋め込みを持っているが、私たちは焦点を視覚空間に移し、視覚空間における属性とオブジェクトの特徴を分離できる新しいアーキテクチャを提案する。 我々は視覚的に分解された特徴を利用して、視覚的および新しい構成を表す埋め込みを幻覚させ、モデルの学習をより規則化する。 大規模な実験により、我々の手法は既存の3つのデータセット(MIT-States、UT-Zappos、VAWに基づいた新しいベンチマーク)よりも優れています。 コード、モデル、データセットの分割はhttps://github.com/nirat1606/OADisで公開されている。

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