論文の概要: SEER-ZSL: Semantic Encoder-Enhanced Representations for Generalized Zero-Shot Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.13100v1
• Date: Wed, 20 Dec 2023 15:18:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-12-21 15:17:20.216306
• Title: SEER-ZSL: Semantic Encoder-Enhanced Representations for Generalized Zero-Shot Learning
• Title（参考訳）: SEER-ZSL: 汎用ゼロショット学習のための意味エンコーダ強化表現
• Authors: William Heyden, Habib Ullah, M. Salman Siddiqui, Fadi Al Machot
• Abstract要約: 一般化ゼロショット学習(GZSL)は、見知らぬクラスから知識を伝達することで、目に見えないクラスを認識する。 本稿では,一般化ギャップに対処するための二重戦略を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7420433640907689
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Generalized Zero-Shot Learning (GZSL) recognizes unseen classes by transferring knowledge from the seen classes, depending on the inherent interactions between visual and semantic data. However, the discrepancy between well-prepared training data and unpredictable real-world test scenarios remains a significant challenge. This paper introduces a dual strategy to address the generalization gap. Firstly, we incorporate semantic information through an innovative encoder. This encoder effectively integrates class-specific semantic information by targeting the performance disparity, enhancing the produced features to enrich the semantic space for class-specific attributes. Secondly, we refine our generative capabilities using a novel compositional loss function. This approach generates discriminative classes, effectively classifying both seen and unseen classes. In addition, we extend the exploitation of the learned latent space by utilizing controlled semantic inputs, ensuring the robustness of the model in varying environments. This approach yields a model that outperforms the state-of-the-art models in terms of both generalization and diverse settings, notably without requiring hyperparameter tuning or domain-specific adaptations. We also propose a set of novel evaluation metrics to provide a more detailed assessment of the reliability and reproducibility of the results. The complete code is made available on https://github.com/william-heyden/SEER-ZeroShotLearning/.
• Abstract（参考訳）: 一般化ゼロショット学習(GZSL)は、視覚的データと意味的データ間の固有の相互作用によって、見知らぬクラスから知識を伝達することで、目に見えないクラスを認識する。 しかし、十分に準備されたトレーニングデータと予測できない実世界のテストシナリオの相違は依然として大きな課題である。 本稿では,一般化ギャップに対処するための二重戦略を提案する。 まず、革新的なエンコーダを通して意味情報を組み込む。 このエンコーダは、性能格差をターゲットとして、クラス固有のセマンティック情報を効果的に統合し、クラス固有の属性のセマンティックスペースを強化する。 第2に,新規な合成損失関数を用いて生成能力を改良する。 このアプローチは識別クラスを生成し、見られているクラスと見当たらないクラスの両方を効果的に分類する。 さらに,制御された意味入力を活用し,様々な環境におけるモデルのロバスト性を確保することにより,学習潜在空間の活用を拡大する。 このアプローチは、一般化と多様な設定の両方において最先端モデルを上回るモデルを生み出し、特にハイパーパラメータチューニングやドメイン固有の適応を必要としない。 また,実験結果の信頼性と再現性について,より詳細な評価を行うための新しい評価指標を提案する。 完全なコードはhttps://github.com/william-heyden/seer-zeroshotlearning/で入手できる。

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