論文の概要: Learning Attention as Disentangler for Compositional Zero-shot Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.15111v1
• Date: Mon, 27 Mar 2023 11:29:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-28 15:41:51.938562
• Title: Learning Attention as Disentangler for Compositional Zero-shot Learning
• Title（参考訳）: 作曲ゼロショット学習におけるディスタングルとしての学習注意
• Authors: Shaozhe Hao, Kai Han, Kwan-Yee K. Wong
• Abstract要約: 合成ゼロショット学習(CZSL)の鍵となるのは、属性オブジェクト合成の歪みを学習することである。 クロスアテンションを構成的アンタングルとして利用して,非アンタングルな概念の埋め込みを学習する。 本手法は, クローズド・オープン・ワールド・セッティングにおいて, 従来よりも大幅に優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.89884587074109
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Compositional zero-shot learning (CZSL) aims at learning visual concepts (i.e., attributes and objects) from seen compositions and combining concept knowledge into unseen compositions. The key to CZSL is learning the disentanglement of the attribute-object composition. To this end, we propose to exploit cross-attentions as compositional disentanglers to learn disentangled concept embeddings. For example, if we want to recognize an unseen composition "yellow flower", we can learn the attribute concept "yellow" and object concept "flower" from different yellow objects and different flowers respectively. To further constrain the disentanglers to learn the concept of interest, we employ a regularization at the attention level. Specifically, we adapt the earth mover's distance (EMD) as a feature similarity metric in the cross-attention module. Moreover, benefiting from concept disentanglement, we improve the inference process and tune the prediction score by combining multiple concept probabilities. Comprehensive experiments on three CZSL benchmark datasets demonstrate that our method significantly outperforms previous works in both closed- and open-world settings, establishing a new state-of-the-art.
• Abstract（参考訳）: compositional zero-shot learning (czsl) は、目に見える構成から視覚概念(属性とオブジェクト)を学習し、概念知識を目に見えない構成に組み合わせることを目的としている。 CZSLの鍵は、属性オブジェクト合成の絡み合いを学習することである。 そこで本研究では,クロスアテンションを構成的アンタングルとして利用して,非アンタングルな概念埋め込みを学習することを提案する。 例えば、目に見えない構成の「黄色い花」を認識したい場合、それぞれ異なる黄色い物体と異なる花から、属性概念の「黄色」と対象概念の「花」を学ぶことができる。 さらに,関心概念を学ぶために,注意レベルでの規則化を採用する。 具体的には,地球移動器距離(EMD)を横断モジュールの特徴的類似度指標として適用する。 さらに,概念の絡み合いの利点を生かして,推論プロセスを改善し,複数の概念確率を組み合わせることで予測スコアを調整する。 3つのCZSLベンチマークデータセットに関する総合的な実験により、我々の手法はクローズドワールドとオープンワールドの両方で過去の作業よりも大幅に優れており、新しい最先端技術を確立している。

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