論文の概要: ELFIS: Expert Learning for Fine-grained Image Recognition Using Subsets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.09269v1
• Date: Thu, 16 Mar 2023 12:45:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-17 15:41:18.766272
• Title: ELFIS: Expert Learning for Fine-grained Image Recognition Using Subsets
• Title（参考訳）: ELFIS:サブセットを用いたきめ細かい画像認識のためのエキスパート学習
• Authors: Pablo Villacorta, Jes\'us M. Rodr\'iguez-de-Vera, Marc Bola\~nos, Ignacio Saras\'ua, Bhalaji Nagarajan, Petia Radeva
• Abstract要約: ファイングラインド・ビジュアル・認識のためのエキスパート・ラーニング・フレームワークであるELFISを提案する。 ニューラルネットワークベースのエキスパートのセットは、メタカテゴリに焦点を当ててトレーニングされ、マルチタスクフレームワークに統合される。 実験では、CNNとトランスフォーマーベースのネットワークを使用して、最大+1.3%の精度でSoTA FGVRベンチマークが改善された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.632855264705276
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Fine-Grained Visual Recognition (FGVR) tackles the problem of distinguishing highly similar categories. One of the main approaches to FGVR, namely subset learning, tries to leverage information from existing class taxonomies to improve the performance of deep neural networks. However, these methods rely on the existence of handcrafted hierarchies that are not necessarily optimal for the models. In this paper, we propose ELFIS, an expert learning framework for FGVR that clusters categories of the dataset into meta-categories using both dataset-inherent lexical and model-specific information. A set of neural networks-based experts are trained focusing on the meta-categories and are integrated into a multi-task framework. Extensive experimentation shows improvements in the SoTA FGVR benchmarks of up to +1.3% of accuracy using both CNNs and transformer-based networks. Overall, the obtained results evidence that ELFIS can be applied on top of any classification model, enabling the obtention of SoTA results. The source code will be made public soon.
• Abstract（参考訳）: ファイングラインド視覚認識(FGVR)は、非常に類似したカテゴリーを区別する問題に取り組む。 FGVRの主なアプローチの1つ、すなわちサブセット学習は、ディープニューラルネットワークの性能を改善するために、既存のクラス分類からの情報を活用しようとしている。 しかし、これらの手法は必ずしもモデルに最適ではない手作り階層の存在に依存している。 本稿では,データセットのカテゴリをメタデータとモデル固有情報の両方を用いてメタカテゴリに分類する,fgvrのためのエキスパート学習フレームワークであるelfisを提案する。 ニューラルネットワークベースのエキスパートのセットは、メタカテゴリに焦点を当ててトレーニングされ、マルチタスクフレームワークに統合される。 大規模な実験では、CNNとトランスフォーマーベースのネットワークを使用して、最大1.3%の精度でSoTA FGVRベンチマークが改善された。 その結果,いずれの分類モデルにもALFISが適用可能であることが確認された。 ソースコードは近々公開される予定だ。

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