論文の概要: Siamese Contrastive Embedding Network for Compositional Zero-Shot Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.14475v1
• Date: Wed, 29 Jun 2022 09:02:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-30 20:30:35.826953
• Title: Siamese Contrastive Embedding Network for Compositional Zero-Shot Learning
• Title（参考訳）: 合成ゼロショット学習のためのシームズコントラスト埋め込みネットワーク
• Authors: Xiangyu Li, Xu Yang, Kun Wei, Cheng Deng, Muli Yang
• Abstract要約: 合成ゼロショット学習(CZSL)は、学習中に目に見える状態と対象から形成される見えない構成を認識することを目的としている。 本稿では,未知の合成認識のための新しいSiamese Contrastive Embedding Network(SCEN)を提案する。 提案手法は,3つの挑戦的ベンチマークデータセットに対して,最先端のアプローチを著しく上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 76.13542095170911
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Compositional Zero-Shot Learning (CZSL) aims to recognize unseen compositions formed from seen state and object during training. Since the same state may be various in the visual appearance while entangled with different objects, CZSL is still a challenging task. Some methods recognize state and object with two trained classifiers, ignoring the impact of the interaction between object and state; the other methods try to learn the joint representation of the state-object compositions, leading to the domain gap between seen and unseen composition sets. In this paper, we propose a novel Siamese Contrastive Embedding Network (SCEN) (Code: https://github.com/XDUxyLi/SCEN-master) for unseen composition recognition. Considering the entanglement between state and object, we embed the visual feature into a Siamese Contrastive Space to capture prototypes of them separately, alleviating the interaction between state and object. In addition, we design a State Transition Module (STM) to increase the diversity of training compositions, improving the robustness of the recognition model. Extensive experiments indicate that our method significantly outperforms the state-of-the-art approaches on three challenging benchmark datasets, including the recent proposed C-QGA dataset.
• Abstract（参考訳）: 合成ゼロショット学習(CZSL)は、学習中に目に見える状態と対象から形成される見えない構成を認識することを目的としている。 同じ状態は、異なるオブジェクトに絡み合ったまま視覚的に異なるため、CZSLは依然として困難なタスクである。 いくつかのメソッドは、2つのトレーニングされた分類器で状態とオブジェクトを認識し、オブジェクトと状態の相互作用の影響を無視する。 本稿では,合成認識のための新しいsiamese contrastive embedded network (scen) (コード: https://github.com/xduxyli/scen-master)を提案する。 状態とオブジェクトの絡み合いを考慮すると、視覚的な特徴をシャムのコントラスト空間に埋め込んでプロトタイプを別々に捉え、状態とオブジェクトの相互作用を緩和します。 さらに、トレーニング構成の多様性を高め、認識モデルの堅牢性を向上させるための状態遷移モジュール(STM)を設計する。 この手法は,最近提案されたC-QGAデータセットを含む3つの挑戦的ベンチマークデータセットに対して,最先端のアプローチを著しく上回ることを示す。

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