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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.13100v2
• Date: Mon, 06 Jan 2025 11:15:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-07 17:03:25.646337
• 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: Zero-Shot Learning (ZSL)は、トレーニング中に見えないカテゴリを特定するという課題を示す。 ゼロショット学習のためのセマンティック強化表現(SEER-ZSL)を提案する。 まず,確率的エンコーダを用いて意味のある意味情報を抽出し,意味的一貫性とロバスト性を高めることを目的とする。 第2に、学習したデータ分布を逆向きに訓練した発電機で利用することにより、視覚空間を蒸留し、第3に、未確認なカテゴリを真のデータ多様体にマッピングできるようにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6792605600335813
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• Abstract: Zero-Shot Learning (ZSL) presents the challenge of identifying categories not seen during training. This task is crucial in domains where it is costly, prohibited, or simply not feasible to collect training data. ZSL depends on a mapping between the visual space and available semantic information. Prior works learn a mapping between spaces that can be exploited during inference. We contend, however, that the disparity between meticulously curated semantic spaces and the inherently noisy nature of real-world data remains a substantial and unresolved challenge. In this paper, we address this by introducing a Semantic Encoder-Enhanced Representations for Zero-Shot Learning (SEER-ZSL). We propose a hybrid strategy to address the generalization gap. First, we aim to distill meaningful semantic information using a probabilistic encoder, enhancing the semantic consistency and robustness. Second, we distill the visual space by exploiting the learned data distribution through an adversarially trained generator. Finally, we align the distilled information, enabling a mapping of unseen categories onto the true data manifold. We demonstrate empirically that this approach yields a model that outperforms the state-of-the-art benchmarks in terms of both generalization and benchmarks across diverse settings with small, medium, and large datasets. The complete code is available on GitHub.
• Abstract（参考訳）: Zero-Shot Learning (ZSL)は、トレーニング中に見えないカテゴリを特定するという課題を示す。 このタスクは、費用がかかる、禁止されている、あるいは単にトレーニングデータの収集が不可能な領域において不可欠である。 ZSLは、視覚空間と利用可能な意味情報の間のマッピングに依存する。 先行研究は推論中に活用できる空間間のマッピングを学習する。 しかし、厳密にキュレートされたセマンティック空間と、現実のデータの本質的にノイズのある性質との相違は、依然として相当かつ未解決の課題である、と我々は主張する。 本稿では,ゼロショット学習のためのセマンティックエンコーダ拡張表現(SEER-ZSL)を導入することでこの問題に対処する。 一般化ギャップに対処するためのハイブリッド戦略を提案する。 まず,確率的エンコーダを用いて意味のある意味情報を抽出し,意味的一貫性とロバスト性を高めることを目的とする。 第2に、学習したデータ分布を逆向きに訓練された発電機を通して利用することにより、視覚空間を蒸留する。 最後に、蒸留した情報を整列させて、見えないカテゴリの真のデータ多様体へのマッピングを可能にする。 我々は,本手法が,小規模・中規模・大規模データセットを用いた多種多様な設定における一般化とベンチマークの両方の観点から,最先端のベンチマークよりも優れたモデルをもたらすことを実証的に実証した。 完全なコードはGitHubで入手できる。

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