論文の概要: TextManiA: Enriching Visual Feature by Text-driven Manifold Augmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.14611v1
• Date: Thu, 27 Jul 2023 03:56:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-28 15:48:35.882046
• Title: TextManiA: Enriching Visual Feature by Text-driven Manifold Augmentation
• Title（参考訳）: TextManiA: テキスト駆動マニフォールド拡張による視覚機能強化
• Authors: Moon Ye-Bin, Jisoo Kim, Hongyeob Kim, Kilho Son, Tae-Hyun Oh
• Abstract要約: 視覚的特徴空間を意味的に強化するテキスト駆動型多様体拡張法であるTextManiAを提案する。 TextManiAは,クラス不均衡や分布の少ないサンプルでは強力であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.47613985861896
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent label mix-based augmentation methods have shown their effectiveness in generalization despite their simplicity, and their favorable effects are often attributed to semantic-level augmentation. However, we found that they are vulnerable to highly skewed class distribution, because scarce data classes are rarely sampled for inter-class perturbation. We propose TextManiA, a text-driven manifold augmentation method that semantically enriches visual feature spaces, regardless of data distribution. TextManiA augments visual data with intra-class semantic perturbation by exploiting easy-to-understand visually mimetic words, i.e., attributes. To this end, we bridge between the text representation and a target visual feature space, and propose an efficient vector augmentation. To empirically support the validity of our design, we devise two visualization-based analyses and show the plausibility of the bridge between two different modality spaces. Our experiments demonstrate that TextManiA is powerful in scarce samples with class imbalance as well as even distribution. We also show compatibility with the label mix-based approaches in evenly distributed scarce data.
• Abstract（参考訳）: 近年のラベルミックスによる拡張手法は, 単純さに拘わらず, 一般化における有効性を示しており, その有効性は意味レベル向上によるものが多い。 しかし,少ないデータクラスはクラス間摂動に対してはほとんどサンプリングされないため,スキュードクラス分布に弱いことが判明した。 データ分布に関係なく視覚的特徴空間を意味的に豊かにするテキスト駆動型多様体拡張法であるTextManiAを提案する。 TextManiAは、理解しやすい視覚的模倣語、すなわち属性を利用して、クラス内の意味摂動で視覚データを増強する。 この目的のために,テキスト表現と対象視覚特徴空間を橋渡しし,効率的なベクトル拡張を提案する。 設計の有効性を実証的に支援するため、2つの可視化に基づく解析を行い、2つの異なるモダリティ空間間の橋梁の妥当性を示す。 実験の結果,TextManiAはクラス不均衡や分布の少ないサンプルでは強力であることがわかった。 また、均等に分散した不足データに対するラベルミックスベースアプローチとの互換性を示す。

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