論文の概要: LogicNet: A Logical Consistency Embedded Face Attribute Learning Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.11208v1
• Date: Sun, 19 Nov 2023 03:20:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-22 06:58:31.692975
• Title: LogicNet: A Logical Consistency Embedded Face Attribute Learning Network
• Title（参考訳）: logicnet: 論理一貫性を組み込んだ顔属性学習ネットワーク
• Authors: Haiyu Wu, Sicong Tian, Huayu Li, Kevin W. Bowyer
• Abstract要約: 論理的一貫性のためにデータチェックでトレーニングされたモデルが、一貫性のある予測を得られるようにするには、どうすればいいでしょうか? 本稿では,属性間の論理的関係を学習する逆学習フレームワークであるLogicNetを提案する。 実世界の事例分析では,本手法は他の手法と比較して平均失敗件数の50%以上削減できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.7762156571225
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Ensuring logical consistency in predictions is a crucial yet overlooked aspect in multi-attribute classification. We explore the potential reasons for this oversight and introduce two pressing challenges to the field: 1) How can we ensure that a model, when trained with data checked for logical consistency, yields predictions that are logically consistent? 2) How can we achieve the same with data that hasn't undergone logical consistency checks? Minimizing manual effort is also essential for enhancing automation. To address these challenges, we introduce two datasets, FH41K and CelebA-logic, and propose LogicNet, an adversarial training framework that learns the logical relationships between attributes. Accuracy of LogicNet surpasses that of the next-best approach by 23.05%, 9.96%, and 1.71% on FH37K, FH41K, and CelebA-logic, respectively. In real-world case analysis, our approach can achieve a reduction of more than 50% in the average number of failed cases compared to other methods.
• Abstract（参考訳）: 予測における論理的一貫性の確保は、多属性分類において決定的だが見落とされた側面である。 この監視の潜在的な理由を探求し、この分野に2つの押し付け課題を紹介します。 1) 論理的整合性をチェックするためにデータでトレーニングされたモデルが、論理的に整合性のある予測をどうやって得るか。 2) 論理的整合性チェックを受けていないデータで、どうやって同じことを達成できますか? 自動化を強化するには、手作業の最小化も不可欠です。 これらの課題に対処するために,fh41kとceleba-logicという2つのデータセットを導入し,属性間の論理関係を学習する敵対的トレーニングフレームワークであるlogicnetを提案する。 LogicNetの精度は、FH37K、FH41K、CelebA-logicでそれぞれ23.05%、9.96%、そして1.71%という、次のベストアプローチよりも高い。 実世界の事例分析において,本手法は,他の手法と比較して,平均失敗事例数の50%以上を削減できる。

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