論文の概要: Sample-Efficient Learning of Novel Visual Concepts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.09482v1
• Date: Thu, 15 Jun 2023 20:24:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-19 15:58:39.825905
• Title: Sample-Efficient Learning of Novel Visual Concepts
• Title（参考訳）: 新規視覚概念のサンプル効率学習
• Authors: Sarthak Bhagat, Simon Stepputtis, Joseph Campbell, Katia Sycara
• Abstract要約: 最先端のディープラーニングモデルは、数ショットで新しいオブジェクトを認識するのに苦労している。 我々は,記号的知識グラフを最先端認識モデルに組み込むことで,効果的に数発の分類を行うことができることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.398195748292981
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Despite the advances made in visual object recognition, state-of-the-art deep learning models struggle to effectively recognize novel objects in a few-shot setting where only a limited number of examples are provided. Unlike humans who excel at such tasks, these models often fail to leverage known relationships between entities in order to draw conclusions about such objects. In this work, we show that incorporating a symbolic knowledge graph into a state-of-the-art recognition model enables a new approach for effective few-shot classification. In our proposed neuro-symbolic architecture and training methodology, the knowledge graph is augmented with additional relationships extracted from a small set of examples, improving its ability to recognize novel objects by considering the presence of interconnected entities. Unlike existing few-shot classifiers, we show that this enables our model to incorporate not only objects but also abstract concepts and affordances. The existence of the knowledge graph also makes this approach amenable to interpretability through analysis of the relationships contained within it. We empirically show that our approach outperforms current state-of-the-art few-shot multi-label classification methods on the COCO dataset and evaluate the addition of abstract concepts and affordances on the Visual Genome dataset.
• Abstract（参考訳）: ビジュアルオブジェクト認識の進歩にもかかわらず、最先端のディープラーニングモデルは、限られた数のサンプルしか提供されない数ショット環境で、新しいオブジェクトを効果的に認識するのに苦労している。 このようなタスクに精通する人間とは異なり、これらのモデルはしばしば、そのようなオブジェクトに関する結論を引き出すために、エンティティ間の既知の関係を利用して失敗する。 本稿では,記号的知識グラフを最先端認識モデルに組み込むことにより,実効的少数ショット分類のための新しいアプローチを可能にすることを示す。 提案するニューロシンボリックアーキテクチャとトレーニング手法では,知識グラフには,少数の例から抽出した追加の関係性が付加され,相互接続された実体の存在を考慮して新たな物体を認識する能力が向上する。 既存の少数ショット分類器とは異なり、このモデルではオブジェクトだけでなく抽象概念やアベイランスも組み込むことができる。 知識グラフの存在は、このアプローチを、その内に含まれる関係の分析を通じて解釈しやすくする。 提案手法は,COCOデータセット上で,現在最先端の複数ラベル分類手法よりも優れており,Visual Genomeデータセットに抽象概念と余裕が付加されていることを実証的に示す。

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