論文の概要: Introspective Deep Metric Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.09982v1
• Date: Mon, 11 Sep 2023 16:21:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-24 04:07:14.371455
• Title: Introspective Deep Metric Learning
• Title（参考訳）: イントロスペクティブ深層学習
• Authors: Chengkun Wang, Wenzhao Zheng, Zheng Zhu, Jie Zhou, Jiwen Lu
• Abstract要約: 本稿では,不確実性を考慮した画像比較のためのイントロスペクティブな深度学習フレームワークを提案する。 提案するIDMLフレームワークは,不確実性モデリングによるディープメトリック学習の性能を向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 91.47907685364036
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper proposes an introspective deep metric learning (IDML) framework for uncertainty-aware comparisons of images. Conventional deep metric learning methods focus on learning a discriminative embedding to describe the semantic features of images, which ignore the existence of uncertainty in each image resulting from noise or semantic ambiguity. Training without awareness of these uncertainties causes the model to overfit the annotated labels during training and produce unsatisfactory judgments during inference. Motivated by this, we argue that a good similarity model should consider the semantic discrepancies with awareness of the uncertainty to better deal with ambiguous images for more robust training. To achieve this, we propose to represent an image using not only a semantic embedding but also an accompanying uncertainty embedding, which describes the semantic characteristics and ambiguity of an image, respectively. We further propose an introspective similarity metric to make similarity judgments between images considering both their semantic differences and ambiguities. The gradient analysis of the proposed metric shows that it enables the model to learn at an adaptive and slower pace to deal with the uncertainty during training. The proposed IDML framework improves the performance of deep metric learning through uncertainty modeling and attains state-of-the-art results on the widely used CUB-200-2011, Cars196, and Stanford Online Products datasets for image retrieval and clustering. We further provide an in-depth analysis of our framework to demonstrate the effectiveness and reliability of IDML. Code: https://github.com/wzzheng/IDML.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,不確実性を考慮した画像比較のための内観的深度学習(IDML)フレームワークを提案する。 従来のディープメトリック学習法は、画像の意味的特徴を記述するために識別的埋め込みの学習に焦点を当てており、ノイズや意味的曖昧性に起因する各画像の不確実性の存在を無視している。 これらの不確実性を認識しないトレーニングは、トレーニング中に注釈付きラベルを過度に適合させ、推論中に不満足な判断を下す。 このことから,良質な類似性モデルでは,不確実性に対する認識と意味的相違を考慮し,より強固なトレーニングのために曖昧な画像を扱うべきだと論じた。 そこで本研究では,画像の意味的特徴とあいまいさをそれぞれ記述した,意味的埋め込みだけでなく付随する不確実性埋め込みを用いた画像表現を提案する。 さらに,その意味的差異とあいまいさの両方を考慮し,画像間の類似性判定を行うイントロスペクティブ類似度尺度を提案する。 提案するメトリックの勾配解析により,モデルが適応的かつ遅いペースで学習し,トレーニング中の不確実性に対処できることを示す。 提案したIDMLフレームワークは、不確実性モデリングによる深度メトリック学習の性能を改善し、画像検索とクラスタリングのためのCUB-200-2011、Cars196、Stanford Online Productsデータセットの最先端結果を得る。 さらに,IDMLの有効性と信頼性を示すために,フレームワークの詳細な分析を行う。 コード: https://github.com/wzzheng/idml。

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