論文の概要: PrototypeFormer: Learning to Explore Prototype Relationships for Few-shot Image Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.03517v2
• Date: Mon, 17 Feb 2025 12:13:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-18 14:04:45.674263
• Title: PrototypeFormer: Learning to Explore Prototype Relationships for Few-shot Image Classification
• Title（参考訳）: PrototypeFormer:Few-shot画像分類のためのプロトタイプ関係を学習する
• Authors: Meijuan Su, Feihong He, Fanzhang Li,
• Abstract要約: 本稿では,プロトタイプフォーマー (PrototypeFormer) と呼ばれる新しい手法を提案する。 その単純さにもかかわらず、ベルや笛を使わずに、我々の手法は驚くほどよく機能する。 本手法は, 精度0.57%, 精度6.84%の最先端結果を上回った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6378763934218754
• License:
• Abstract: Few-shot image classification has received considerable attention for overcoming the challenge of limited classification performance with limited samples in novel classes. Most existing works employ sophisticated learning strategies and feature learning modules to alleviate this challenge. In this paper, we propose a novel method called PrototypeFormer, exploring the relationships among category prototypes in the few-shot scenario. Specifically, we utilize a transformer architecture to build a prototype extraction module, aiming to extract class representations that are more discriminative for few-shot classification. Besides, during the model training process, we propose a contrastive learning-based optimization approach to optimize prototype features in few-shot learning scenarios. Despite its simplicity, our method performs remarkably well, with no bells and whistles. We have experimented with our approach on several popular few-shot image classification benchmark datasets, which shows that our method outperforms all current state-of-the-art methods. In particular, our method achieves 97.07\% and 90.88\% on 5-way 5-shot and 5-way 1-shot tasks of miniImageNet, which surpasses the state-of-the-art results with accuracy of 0.57\% and 6.84\%, respectively. The code will be released later.
• Abstract（参考訳）: 新規クラスにおける限定的な分類性能の課題を克服するために,画像分類に注目が集まっている例は少ない。 既存の作業の多くは、この課題を軽減するために高度な学習戦略と機能学習モジュールを使用している。 本稿では,プロトタイプフォーマー (PrototypeFormer) と呼ばれる新しい手法を提案する。 具体的には、トランスフォーマーアーキテクチャを用いてプロトタイプ抽出モジュールを構築し、より識別性の高いクラス表現の抽出を目的としている。 さらに,モデル学習過程において,数ショットの学習シナリオにおいて,プロトタイプ機能を最適化するための対照的な学習ベース最適化手法を提案する。 その単純さにもかかわらず、ベルや笛を使わずに、我々の手法は非常によく機能する。 提案手法は,提案手法が現在最先端の手法よりも優れていることを示すために,いくつかの一般的な数ショット画像分類ベンチマークデータセットを用いて実験を行った。 特に,5-way 5-shotタスクと5-way 1-shotタスクで97.07-%,90.88-%を達成し,その精度は0.57-%,6.84-%である。 コードは後でリリースされる。

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