論文の概要: XCon: Learning with Experts for Fine-grained Category Discovery
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.01898v1
- Date: Wed, 3 Aug 2022 08:03:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-08-04 13:42:08.875498
- Title: XCon: Learning with Experts for Fine-grained Category Discovery
- Title（参考訳）: XCon: きめ細かいカテゴリ発見のためのエキスパートによる学習
- Authors: Yixin Fei, Zhongkai Zhao, Siwei Yang, Bingchen Zhao
- Abstract要約: 本稿では,XCon(Expert-Contrastive Learning)と呼ばれる新しい手法を提案する。
細粒度データセットを用いた実験では,従来の最適手法よりも明らかに改善された性能を示し,本手法の有効性を示した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.787507865427207
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We address the problem of generalized category discovery (GCD) in this paper,
i.e. clustering the unlabeled images leveraging the information from a set of
seen classes, where the unlabeled images could contain both seen classes and
unseen classes. The seen classes can be seen as an implicit criterion of
classes, which makes this setting different from unsupervised clustering where
the cluster criteria may be ambiguous. We mainly concern the problem of
discovering categories within a fine-grained dataset since it is one of the
most direct applications of category discovery, i.e. helping experts discover
novel concepts within an unlabeled dataset using the implicit criterion set
forth by the seen classes. State-of-the-art methods for generalized category
discovery leverage contrastive learning to learn the representations, but the
large inter-class similarity and intra-class variance pose a challenge for the
methods because the negative examples may contain irrelevant cues for
recognizing a category so the algorithms may converge to a local-minima. We
present a novel method called Expert-Contrastive Learning (XCon) to help the
model to mine useful information from the images by first partitioning the
dataset into sub-datasets using k-means clustering and then performing
contrastive learning on each of the sub-datasets to learn fine-grained
discriminative features. Experiments on fine-grained datasets show a clear
improved performance over the previous best methods, indicating the
effectiveness of our method.
- Abstract（参考訳）: 本稿では, 一般化されたカテゴリ発見(GCD)の問題, すなわち, 目に見えないクラスと見えないクラスの両方を含む未ラベル画像の集合からの情報を活用した, 未ラベル画像のクラスタリングに対処する。
見たクラスは暗黙のクラスの基準と見なすことができ、この設定はクラスタの基準が曖昧である可能性のある教師なしのクラスタリングとは異なる。
これはカテゴリ発見の最も直接的な応用の1つであり、参照されるクラスによって設定された暗黙の基準を用いて、ラベルのないデータセット内で専門家が新しい概念を発見するのを助けるためである。
一般化されたカテゴリ発見のための最先端の手法は、対比学習を利用して表現を学ぶが、負の例にはカテゴリを認識するための無関係な手がかりが含まれているため、アルゴリズムが局所極小に収束する可能性があるため、クラス間の大きな類似性とクラス内分散が課題となる。
まず,k-meansクラスタリングを用いてデータセットをサブデータセットに分割し,各サブデータセットでコントラスト学習を行い,詳細な識別特徴を学習することにより,画像から有用な情報をマイニングすることを支援する。
きめ細かいデータセットを実験した結果,これまでの最良の方法よりも明らかに性能が向上し,本手法の有効性が示された。
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