論文の概要: Semantic Enhanced Knowledge Graph for Large-Scale Zero-Shot Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.13151v1
• Date: Mon, 26 Dec 2022 13:18:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-27 14:53:27.036733
• Title: Semantic Enhanced Knowledge Graph for Large-Scale Zero-Shot Learning
• Title（参考訳）: 大規模ゼロショット学習のためのセマンティック強化知識グラフ
• Authors: Jiwei Wei, Yang Yang, Zeyu Ma, Jingjing Li, Xing Xu, Heng Tao Shen
• Abstract要約: 我々は、専門知識とカテゴリ意味相関の両方を含む新しい意味強化知識グラフを提供する。 知識グラフの情報伝達のために,Residual Graph Convolutional Network (ResGCN)を提案する。 大規模画像Net-21KデータセットとAWA2データセットを用いた実験により,本手法の有効性が示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 74.6485604326913
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Zero-Shot Learning has been a highlighted research topic in both vision and language areas. Recently, most existing methods adopt structured knowledge information to model explicit correlations among categories and use deep graph convolutional network to propagate information between different categories. However, it is difficult to add new categories to existing structured knowledge graph, and deep graph convolutional network suffers from over-smoothing problem. In this paper, we provide a new semantic enhanced knowledge graph that contains both expert knowledge and categories semantic correlation. Our semantic enhanced knowledge graph can further enhance the correlations among categories and make it easy to absorb new categories. To propagate information on the knowledge graph, we propose a novel Residual Graph Convolutional Network (ResGCN), which can effectively alleviate the problem of over-smoothing. Experiments conducted on the widely used large-scale ImageNet-21K dataset and AWA2 dataset show the effectiveness of our method, and establish a new state-of-the-art on zero-shot learning. Moreover, our results on the large-scale ImageNet-21K with various feature extraction networks show that our method has better generalization and robustness.
• Abstract（参考訳）: Zero-Shot Learningは、ビジョンと言語分野の両方において、注目すべき研究トピックである。 近年,ほとんどの既存手法では,カテゴリ間の明示的相関をモデル化するために構造化知識情報を採用し,ディープグラフ畳み込みネットワークを用いてカテゴリ間の情報伝達を行っている。 しかし、既存の構造化知識グラフに新たなカテゴリを追加することは困難であり、ディープグラフ畳み込みネットワークは過度に滑らかな問題に悩まされる。 本稿では,専門知識とカテゴリー意味相関の両方を含む新しい意味的拡張知識グラフを提案する。 セマンティクス強化知識グラフは,カテゴリ間の相関をさらに強化し,新たなカテゴリを吸収しやすくする。 知識グラフに関する情報を伝達するために,我々はResidual Graph Convolutional Network (ResGCN)を提案する。 大規模なImageNet-21KデータセットとAWA2データセットを用いた実験は,本手法の有効性を示し,ゼロショット学習における新たな最先端技術を確立する。 さらに,様々な特徴抽出ネットワークを用いた大規模imagenet-21kの結果から,本手法の一般化とロバスト性が向上した。

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