Fugu-MT 論文翻訳(概要): ProCC: Progressive Cross-primitive Consistency for Open-World Compositional Zero-Shot Learning

論文の概要: ProCC: Progressive Cross-primitive Consistency for Open-World Compositional Zero-Shot Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.12417v1
Date: Sat, 19 Nov 2022 10:09:46 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-23 18:27:26.186929
Title: ProCC: Progressive Cross-primitive Consistency for Open-World Compositional Zero-Shot Learning
Title（参考訳）: ProCC: オープンワールド構成ゼロショット学習のためのプログレッシブなクロスプライミティブ一貫性
Authors: Fushuo Huo, Wenchao Xu, Song Guo, Jingcai Guo, Haozhao Wang, Ziming Liu
Abstract要約: Open-World Composal Zero-shot Learning (OW-CZSL) は、画像中の状態とオブジェクトプリミティブの新規な構成を認識することを目的としている。本稿では,OW-CZSLタスクの人間の学習過程を模倣するプログレッシブ・クロスプライミティブ・一貫性(Progressive Cross-primitive Consistency, ProCC)を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 17.032957888151667
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Open-World Compositional Zero-shot Learning (OW-CZSL) aims to recognize novel compositions of state and object primitives in images with no priors on the compositional space, which induces a tremendously large output space containing all possible state-object compositions. Existing works either learn the joint compositional state-object embedding or predict simple primitives with separate classifiers. However, the former heavily relies on external word embedding methods, and the latter ignores the interactions of interdependent primitives, respectively. In this paper, we revisit the primitive prediction approach and propose a novel method, termed Progressive Cross-primitive Consistency (ProCC), to mimic the human learning process for OW-CZSL tasks. Specifically, the cross-primitive consistency module explicitly learns to model the interactions of state and object features with the trainable memory units, which efficiently acquires cross-primitive visual attention and avoids cross-primitive feasibility scores. Moreover, considering the partial-supervision setting (pCZSL) as well as the imbalance issue of multiple tasks prediction, we design a progressive training paradigm to enable the primitive classifiers to interact to obtain discriminative information in an easy-to-hard manner. Extensive experiments on three widely used benchmark datasets demonstrate that our method outperforms other representative methods on both OW-CZSL and pCZSL settings by l
Abstract（参考訳）: open-world compositional zero-shot learning (ow-czsl) は、合成空間に先行しない画像における状態および対象プリミティブの新しい合成を認識することを目的としている。既存の作品は結合状態オブジェクト埋め込みを学習するか、別々の分類器で単純なプリミティブを予測する。しかし、前者は外部単語埋め込み法に大きく依存しており、後者は相互依存プリミティブの相互作用を無視している。本稿では,プリミティブ予測法を再検討し,ow-czslタスクの人間学習プロセスを模倣するprogressive cross-primitive consistency(procc)と呼ばれる新しい手法を提案する。具体的には、クロスプライミティブな一貫性モジュールは、トレーニング可能なメモリユニットとの状態とオブジェクトの相互作用をモデル化することを明示的に学習する。さらに,複数タスク予測の不均衡問題だけでなく,部分スーパービジョン設定 (pCZSL) も考慮し,プリミティブな分類器が対話して識別情報を手軽に取得できるように,プログレッシブトレーニングパラダイムを設計する。本手法がow-czslとpczslの2つの代表的な手法をlで上回ることを示す3つのベンチマークデータセットに関する広範囲な実験を行った。

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