論文の概要: Vocabulary-informed Zero-shot and Open-set Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.00998v2
• Date: Wed, 4 Jan 2023 02:09:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-05 12:54:29.738285
• Title: Vocabulary-informed Zero-shot and Open-set Learning
• Title（参考訳）: 語彙インフォームドゼロショットとオープンセット学習
• Authors: Yanwei Fu, Xiaomei Wang, Hanze Dong, Yu-Gang Jiang, Meng Wang, Xiangyang Xue, Leonid Sigal
• Abstract要約: 本稿では,教師付き,ゼロショット,一般化されたゼロショット,オープンセット認識の問題に対処する語彙インフォームド学習を提案する。 具体的には、(教師なしと教師なしの両方)語彙からの距離制約を取り入れた意味多様体に基づく認識のための重み付けされた最大縁フレームワークを提案する。 得られたモデルは、教師付き、ゼロショット、一般化されたゼロショット、および大きなオープンセット認識の改善を示し、Animal with AttributesとImageNetデータセットで最大310Kの語彙を持つ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 128.83517181045815
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Despite significant progress in object categorization, in recent years, a number of important challenges remain; mainly, the ability to learn from limited labeled data and to recognize object classes within large, potentially open, set of labels. Zero-shot learning is one way of addressing these challenges, but it has only been shown to work with limited sized class vocabularies and typically requires separation between supervised and unsupervised classes, allowing former to inform the latter but not vice versa. We propose the notion of vocabulary-informed learning to alleviate the above mentioned challenges and address problems of supervised, zero-shot, generalized zero-shot and open set recognition using a unified framework. Specifically, we propose a weighted maximum margin framework for semantic manifold-based recognition that incorporates distance constraints from (both supervised and unsupervised) vocabulary atoms. Distance constraints ensure that labeled samples are projected closer to their correct prototypes, in the embedding space, than to others. We illustrate that resulting model shows improvements in supervised, zero-shot, generalized zero-shot, and large open set recognition, with up to 310K class vocabulary on Animal with Attributes and ImageNet datasets.
• Abstract（参考訳）: オブジェクト分類の大幅な進歩にもかかわらず、近年では、ラベル付きデータから学習し、大きな、潜在的にオープンなラベルセット内でオブジェクトクラスを認識する能力など、多くの重要な課題が残っている。 ゼロショット学習はこれらの課題に対処する方法の1つであるが、限られたサイズのクラス語彙でのみ機能することが示されており、通常は教師なしクラスと教師なしクラスを分離する必要がある。 本稿では,上記の課題を軽減し,教師付き,ゼロショット,一般化されたゼロショット,オープンセット認識の問題を統一フレームワークを用いて解決するための語彙非形式学習の概念を提案する。 具体的には、(教師なしおよび教師なし)語彙原子間の距離制約を組み込んだ、意味多様体に基づく認識のための重み付き最大マージンフレームワークを提案する。 距離制約によりラベル付きサンプルは、埋め込み空間において、他のものよりも正しいプロトタイプに近い位置に投影される。 得られたモデルは、教師付き、ゼロショット、一般化されたゼロショット、および大きなオープンセット認識の改善を示し、Animal with AttributesとImageNetデータセットで最大310Kの語彙を持つ。

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