論文の概要: Image-free Classifier Injection for Zero-Shot Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.10599v1
• Date: Mon, 21 Aug 2023 09:56:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-22 14:09:11.708575
• Title: Image-free Classifier Injection for Zero-Shot Classification
• Title（参考訳）: ゼロショット分類のための画像自由分類器インジェクション
• Authors: Anders Christensen, Massimiliano Mancini, A. Sophia Koepke, Ole Winther, Zeynep Akata
• Abstract要約: ゼロショット学習モデルは、訓練中に見られなかったクラスからのサンプルのイメージ分類において顕著な結果が得られる。 我々は,画像データを用いることなく,ゼロショット分類機能を備えた事前学習モデルの装備を目指す。 提案したイメージフリーインジェクション・ウィズ・セマンティックス (ICIS) でこれを実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 72.66409483088995
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Zero-shot learning models achieve remarkable results on image classification for samples from classes that were not seen during training. However, such models must be trained from scratch with specialised methods: therefore, access to a training dataset is required when the need for zero-shot classification arises. In this paper, we aim to equip pre-trained models with zero-shot classification capabilities without the use of image data. We achieve this with our proposed Image-free Classifier Injection with Semantics (ICIS) that injects classifiers for new, unseen classes into pre-trained classification models in a post-hoc fashion without relying on image data. Instead, the existing classifier weights and simple class-wise descriptors, such as class names or attributes, are used. ICIS has two encoder-decoder networks that learn to reconstruct classifier weights from descriptors (and vice versa), exploiting (cross-)reconstruction and cosine losses to regularise the decoding process. Notably, ICIS can be cheaply trained and applied directly on top of pre-trained classification models. Experiments on benchmark ZSL datasets show that ICIS produces unseen classifier weights that achieve strong (generalised) zero-shot classification performance. Code is available at https://github.com/ExplainableML/ImageFreeZSL .
• Abstract（参考訳）: ゼロショット学習モデルは、トレーニング中に見られなかったクラスからの画像分類において顕著な結果を得る。 しかし、そのようなモデルは特別な方法でゼロからトレーニングする必要があるため、ゼロショット分類が必要な場合にトレーニングデータセットへのアクセスが必要である。 本稿では,画像データを用いることなく,ゼロショット分類機能を備えた事前学習モデルを提案する。 画像データに頼らずに事前学習した分類モデルに新しい未熟クラスのための分類器を注入するセマンティクス(icis)を用いた画像フリー分類器インジェクションでこれを実現する。 代わりに、既存の分類子重みとクラス名や属性のような単純なクラス単位での記述子を使用する。 ICISには2つのエンコーダ・デコーダネットワークがあり、デクリプタから分類器の重みを再構築し(逆もまた)、復号処理を標準化するために(クロス・)再構成とコサイン損失を利用する。 特にICISは、訓練済みの分類モデルの上に、安価にトレーニングし、直接適用することができる。 ベンチマークZSLデータセットを用いた実験では、ICISは強力な(一般化された)ゼロショット分類性能を達成する未確認の分類器重みを生成する。 コードはhttps://github.com/explainableml/imagefreezslで入手できる。

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