論文の概要: Instance Adaptive Prototypical Contrastive Embedding for Generalized Zero Shot Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.06987v2
• Date: Thu, 14 Sep 2023 06:40:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-15 17:49:19.456518
• Title: Instance Adaptive Prototypical Contrastive Embedding for Generalized Zero Shot Learning
• Title（参考訳）: 一般化ゼロショット学習のための適応型原型コントラスト埋め込み
• Authors: Riti Paul, Sahil Vora and Baoxin Li
• Abstract要約: 一般的なゼロショット学習は、トレーニング中に目に見えないラベルがアクセスできないと仮定して、目に見えないラベルと見えないラベルからサンプルを分類することを目的としている。 GZSLの最近の進歩は、生成ネットワークにコントラッシブラーニングベースの埋め込みを組み込むことによって、加速している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.720039414872296
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Generalized zero-shot learning(GZSL) aims to classify samples from seen and unseen labels, assuming unseen labels are not accessible during training. Recent advancements in GZSL have been expedited by incorporating contrastive-learning-based (instance-based) embedding in generative networks and leveraging the semantic relationship between data points. However, existing embedding architectures suffer from two limitations: (1) limited discriminability of synthetic features' embedding without considering fine-grained cluster structures; (2) inflexible optimization due to restricted scaling mechanisms on existing contrastive embedding networks, leading to overlapped representations in the embedding space. To enhance the quality of representations in the embedding space, as mentioned in (1), we propose a margin-based prototypical contrastive learning embedding network that reaps the benefits of prototype-data (cluster quality enhancement) and implicit data-data (fine-grained representations) interaction while providing substantial cluster supervision to the embedding network and the generator. To tackle (2), we propose an instance adaptive contrastive loss that leads to generalized representations for unseen labels with increased inter-class margin. Through comprehensive experimental evaluation, we show that our method can outperform the current state-of-the-art on three benchmark datasets. Our approach also consistently achieves the best unseen performance in the GZSL setting.
• Abstract（参考訳）: 一般化されたゼロショット学習(gzsl)は、目に見えないラベルと見えないラベルからサンプルを分類することを目的としている。 gzslの最近の進歩は、生成ネットワークにコントラスト学習ベース(インスタンスベース)を組み込んだり、データポイント間のセマンティクス関係を活用している。 しかし, 既存の埋め込みアーキテクチャには, 1) 微細なクラスタ構造を考慮せずに, 合成特徴の埋め込みの識別可能性の制限, (2) 既存のコントラッシブな埋め込みネットワーク上でのスケーリング機構の制限による非フレキシブルな最適化, という2つの制限がある。 組込み空間における表現の質を高めるため,(1) で述べたように,プロトタイプデータ(クラスタの品質向上)と暗黙のデータデータ(きめ細かな表現)の相互作用の利点を享受し,組込みネットワークとジェネレータに実質的なクラスタ管理を提供しながら,マージンベースのプロトタイプ型コントラスト学習埋め込みネットワークを提案する。 2) に対処するために,クラス間マージンが増大する未確認ラベルの一般化表現につながる適応型コントラスト損失を提案する。 総合的な実験評価により,本手法は3つのベンチマークデータセットにおいて最先端の手法より優れていることを示す。 また,本手法は,GZSL設定において,目立たない最高の性能を実現する。

関連論文リスト

• GCC: Generative Calibration Clustering [55.44944397168619]
  本稿では,特徴学習と拡張をクラスタリングに組み込む新しいGCC法を提案する。 まず,実検体と実検体間の固有関係を識別する識別的特徴アライメント機構を開発する。 第二に、より信頼性の高いクラスタ割り当てを生成するための自己教師付きメトリック学習を設計する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-14T01:51:11Z)
• Generalized Category Discovery with Clustering Assignment Consistency [56.92546133591019]
  一般化圏発見(GCD)は、最近提案されたオープンワールドタスクである。 クラスタリングの一貫性を促進するための協調学習ベースのフレームワークを提案する。 提案手法は,3つの総合的なベンチマークと3つのきめ細かい視覚認識データセット上での最先端性能を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-30T00:32:47Z)
• Rethinking Prototypical Contrastive Learning through Alignment, Uniformity and Correlation [24.794022951873156]
  我々は、アライメント、均一性、相関(PAUC)を通して、プロトタイプ表現を学ぶことを提案する。 具体的には,(1)正の原型から埋め込みを抽出するアライメント損失,(2)原型レベルの特徴を均一に分配するアライメント損失,(3)原型レベルの特徴間の多様性と識別性を増大させる相関損失を補正する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-18T22:33:12Z)
• GSMFlow: Generation Shifts Mitigating Flow for Generalized Zero-Shot Learning [55.79997930181418]
  Generalized Zero-Shot Learningは、目に見えないクラスから見えないクラスに意味的な知識を移すことで、目に見えないクラスと見えないクラスの両方から画像を認識することを目的としている。 生成モデルの利点を生かして、見学したクラスから学んだ知識に基づいて、現実的な見知らぬサンプルを幻覚させることは、有望な解決策である。 本研究では,複数の条件付きアフィン結合層からなるフローベース生成フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-05T04:04:37Z)
• Learning Aligned Cross-Modal Representation for Generalized Zero-Shot Classification [17.177622259867515]
  一般化ゼロショット分類(GZSC)のためのアラインド・クロスモーダル表現(adigned Cross-Modal Representations, ACMR)の学習による革新的オートエンコーダネットワークを提案する。 具体的には,学習型分類器によって導かれる潜在部分空間上でのクロスモーダルな潜在特徴のアライメントを強化するために,新しい視覚・セマンティックアライメント(VSA)法を提案する。 さらに,潜伏変数の識別能力を高めるとともに,潜伏変数が崩壊する可能性を低減するための新しい情報拡張モジュール (IEM) を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-24T03:35:37Z)
• Semi-supervised Domain Adaptive Structure Learning [72.01544419893628]
  半教師付きドメイン適応 (SSDA) は,1) アノテーションの低いデータに過度に適合する手法と,2) ドメイン間の分散シフトの両方を克服しなければならない課題である。 SSLとDAの協調を正規化するための適応型構造学習手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-12T06:11:16Z)
• Guided Point Contrastive Learning for Semi-supervised Point Cloud Semantic Segmentation [90.2445084743881]
  そこで本研究では,モデル性能を向上させるために,未ラベルの点群をトレーニングに採用するための半教師付き点群セマンティックセマンティックセマンティックセマンティクスを提案する。 近年の自己監督型タスクのコントラスト損失に触発されて,特徴表現とモデル一般化能力を高めるためのガイド付きポイントコントラスト損失を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-15T16:38:54Z)
• Neighborhood Contrastive Learning for Novel Class Discovery [79.14767688903028]
  我々は,クラスタリング性能に重要な識別表現を学習するために,Neighborhood Contrastive Learningという新しいフレームワークを構築した。 これらの2つの成分がクラスタリング性能に大きく寄与し、我々のモデルが最先端の手法よりも大きなマージンで優れていることを実験的に実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-20T17:34:55Z)
• Unsupervised Domain Adaptation in Semantic Segmentation via Orthogonal and Clustered Embeddings [25.137859989323537]
  本稿では,機能クラスタリング手法に基づく効果的なUnsupervised Domain Adaptation(UDA)戦略を提案する。 識別的クラスタリング性能を高めるために,2つの新しい学習目標を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-25T10:06:22Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。