論文の概要: DUET: Cross-modal Semantic Grounding for Contrastive Zero-shot Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.01328v1
- Date: Mon, 4 Jul 2022 11:12:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-07-05 12:32:43.024180
- Title: DUET: Cross-modal Semantic Grounding for Contrastive Zero-shot Learning
- Title(参考訳): duet:コントラストゼロショット学習のためのクロスモーダルセマンティクスグラウンド
- Authors: Zhuo Chen, Yufeng Huang, Jiaoyan Chen, Yuxia Geng, Wen Zhang, Yin
Fang, Jeff Z. Pan, Wenting Song, Huajun Chen
- Abstract要約: 本稿では, DUET という変換器を用いたエンドツーエンドZSL手法を提案する。
画像からセマンティック属性を分離するモデルの能力を調べるために,モーダルなセマンティックグラウンドネットワークを開発した。
DUETは、しばしば最先端のパフォーマンスを達成することができ、そのコンポーネントは有効であり、予測は解釈可能である。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 37.48292304239107
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Zero-shot learning (ZSL) aims to predict unseen classes whose samples have
never appeared during training, often utilizing additional semantic information
(a.k.a. side information) to bridge the training (seen) classes and the unseen
classes. One of the most effective and widely used semantic information for
zero-shot image classification are attributes which are annotations for
class-level visual characteristics. However, due to the shortage of
fine-grained annotations, the attribute imbalance and co-occurrence, the
current methods often fail to discriminate those subtle visual distinctions
between images, which limits their performances. In this paper, we present a
transformer-based end-to-end ZSL method named DUET, which integrates latent
semantic knowledge from the pretrained language models (PLMs) via a
self-supervised multi-modal learning paradigm. Specifically, we (1) developed a
cross-modal semantic grounding network to investigate the model's capability of
disentangling semantic attributes from the images, (2) applied an
attribute-level contrastive learning strategy to further enhance the model's
discrimination on fine-grained visual characteristics against the attribute
co-occurrence and imbalance, and (3) proposed a multi-task learning policy for
considering multi-model objectives. With extensive experiments on three
standard ZSL benchmarks and a knowledge graph equipped ZSL benchmark, we find
that DUET can often achieve state-of-the-art performance, its components are
effective and its predictions are interpretable.
- Abstract(参考訳): Zero-shot Learning (ZSL) は、トレーニング中にサンプルが存在しない未確認クラスを予測することを目的としており、しばしばトレーニング(見えないクラス)と未確認クラスをブリッジするために追加のセマンティック情報(サイド情報)を利用する。
ゼロショット画像分類のための最も効果的で広く使われているセマンティック情報は、クラスレベルの視覚的特徴に対するアノテーションである属性である。
しかし、微妙なアノテーションの不足、属性の不均衡と共起のため、現在の手法では画像間の微妙な視覚的区別を識別できないことが多く、性能が制限されている。
本稿では,自己教師付きマルチモーダル学習パラダイムを用いて,事前学習言語モデル(plms)からの潜在意味知識を統合した,トランスフォーマティブ型エンドツーエンドzsl法duetを提案する。
具体的には,画像からセマンティック属性を分離するモデルの能力を調べるためのクロスモーダルなセマンティックグラウンドネットワークを開発し,(2)属性共起・不均衡に対する微粒な視覚特性に対するモデルの識別を強化するために属性レベルのコントラスト学習戦略を適用し,(3)マルチモデル目的を考慮したマルチタスク学習ポリシーを提案した。
3つの標準ZSLベンチマークと知識グラフを備えたZSLベンチマークの広範な実験により、DUETはしばしば最先端の性能を達成でき、そのコンポーネントは有効であり、予測は解釈可能であることがわかった。
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