論文の概要: A Task-aware Dual Similarity Network for Fine-grained Few-shot Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.12348v1
• Date: Sat, 22 Oct 2022 04:24:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-25 17:09:33.639246
• Title: A Task-aware Dual Similarity Network for Fine-grained Few-shot Learning
• Title（参考訳）: ファウショット学習のためのタスク対応デュアル類似性ネットワーク
• Authors: Yan Qi, Han Sun, Ningzhong Liu, Huiyu Zhou
• Abstract要約: TDSNet(Task-aware Dual similarity Network)は,グローバルな不変機能と識別的局所的詳細を探索する手法である。 TDSNetは、他の最先端アルゴリズムと比較することで、競争性能を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.90385022248391
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The goal of fine-grained few-shot learning is to recognize sub-categories under the same super-category by learning few labeled samples. Most of the recent approaches adopt a single similarity measure, that is, global or local measure alone. However, for fine-grained images with high intra-class variance and low inter-class variance, exploring global invariant features and discriminative local details is quite essential. In this paper, we propose a Task-aware Dual Similarity Network(TDSNet), which applies global features and local patches to achieve better performance. Specifically, a local feature enhancement module is adopted to activate the features with strong discriminability. Besides, task-aware attention exploits the important patches among the entire task. Finally, both the class prototypes obtained by global features and discriminative local patches are employed for prediction. Extensive experiments on three fine-grained datasets demonstrate that the proposed TDSNet achieves competitive performance by comparing with other state-of-the-art algorithms.
• Abstract（参考訳）: きめ細かい最小ショット学習の目標は、ラベル付きサンプルを学習することで、同じスーパーカテゴリのサブカテゴリを認識することである。 最近のアプローチのほとんどは、グローバルまたはローカルな測定だけで、単一の類似度尺度を採用する。 しかし、クラス内ばらつきとクラス間ばらつきの低いきめ細かい画像の場合、大域的不変性や識別的局所的詳細を探索することが極めて重要である。 本稿では,グローバル機能と局所パッチを適用し,より優れた性能を実現するタスクアウェアデュアル類似性ネットワーク(tdsnet)を提案する。 具体的には、強い識別性を持つ特徴を活性化するために、局所的な特徴拡張モジュールが採用されている。 さらに、タスク認識の注意はタスク全体の重要なパッチを利用する。 最後に,グローバル特徴によって得られたクラスプロトタイプと識別的局所パッチの両方を用いて予測を行う。 3つの詳細なデータセットに対する大規模な実験は、提案したTDSNetが、他の最先端アルゴリズムと比較することで、競争性能を達成することを示した。

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