論文の概要: What's in a Name? Beyond Class Indices for Image Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.02364v1
• Date: Wed, 5 Apr 2023 11:01:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-06 12:53:14.042836
• Title: What's in a Name? Beyond Class Indices for Image Recognition
• Title（参考訳）: 名前の由来は? 画像認識のためのクラス指標を超えて
• Authors: Kai Han and Yandong Li and Sagar Vaze and Jie Li and Xuhui Jia
• Abstract要約: 本稿では,大規模かつ本質的に制約のないカテゴリの語彙のみを先行情報として与えられた画像にクラス名を割り当てる視覚言語モデルを提案する。 具体的には、データを反復的にクラスタリングし、内部のクラス名に投票することで、ImageNetのベースラインよりも約50%改善できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.68225941659493
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Existing machine learning models demonstrate excellent performance in image object recognition after training on a large-scale dataset under full supervision. However, these models only learn to map an image to a predefined class index, without revealing the actual semantic meaning of the object in the image. In contrast, vision-language models like CLIP are able to assign semantic class names to unseen objects in a `zero-shot' manner, although they still rely on a predefined set of candidate names at test time. In this paper, we reconsider the recognition problem and task a vision-language model to assign class names to images given only a large and essentially unconstrained vocabulary of categories as prior information. We use non-parametric methods to establish relationships between images which allow the model to automatically narrow down the set of possible candidate names. Specifically, we propose iteratively clustering the data and voting on class names within them, showing that this enables a roughly 50\% improvement over the baseline on ImageNet. Furthermore, we tackle this problem both in unsupervised and partially supervised settings, as well as with a coarse-grained and fine-grained search space as the unconstrained dictionary.
• Abstract（参考訳）: 既存の機械学習モデルは、完全な監視下で大規模なデータセットをトレーニングした後、画像オブジェクト認識において優れたパフォーマンスを示す。 しかし、これらのモデルは、イメージ内のオブジェクトの実際の意味を明らかにすることなく、事前に定義されたクラスインデックスにイメージをマッピングすることしか学ばない。 対照的に、clipのようなビジョン言語モデルは、テスト時に事前に定義された候補名セットに依存するが、'ゼロショット'な方法で、セマンティクスクラス名をセマンティクスオブジェクトに割り当てることができる。 本稿では,認識問題を再考し,大規模かつ本質的に制約のないカテゴリの語彙のみを先行情報とする画像にクラス名を付与する視覚言語モデルを提案する。 非パラメトリックな手法を用いて画像間の関係を確立することで、モデルが候補名の集合を自動的に絞り込むことができる。 具体的には,データを反復的にクラスタリングし,クラス名に投票することで,imagenet のベースラインに対して約 50 % の改善を実現することを提案する。 さらに, 教師なし, 一部教師なしの設定でこの問題に対処し, 未制約辞書として粗粒度, 細粒度検索空間に対処した。

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