論文の概要: LDCA: Local Descriptors with Contextual Augmentation for Few-Shot Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.13499v1
• Date: Wed, 24 Jan 2024 14:44:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-25 14:33:12.249809
• Title: LDCA: Local Descriptors with Contextual Augmentation for Few-Shot Learning
• Title（参考訳）: LDCA:Few-Shot Learningのための文脈拡張型ローカルディスクリプタ
• Authors: Maofa Wang and Bingchen Yan
• Abstract要約: LDCA(Local Descriptor with Contextual Augmentation)と呼ばれる新しいアプローチを導入する。 LDCAは、適応的グローバルな文脈拡張モジュールを活用することで、局所的およびグローバルな理解のギャップを埋める。 実験により,本手法の有効性を実証し,粒度分類データセットの次ベストに対して最大20%の絶対的改善を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Few-shot image classification has emerged as a key challenge in the field of computer vision, highlighting the capability to rapidly adapt to new tasks with minimal labeled data. Existing methods predominantly rely on image-level features or local descriptors, often overlooking the holistic context surrounding these descriptors. In this work, we introduce a novel approach termed "Local Descriptor with Contextual Augmentation (LDCA)". Specifically, this method bridges the gap between local and global understanding uniquely by leveraging an adaptive global contextual enhancement module. This module incorporates a visual transformer, endowing local descriptors with contextual awareness capabilities, ranging from broad global perspectives to intricate surrounding nuances. By doing so, LDCA transcends traditional descriptor-based approaches, ensuring each local feature is interpreted within its larger visual narrative. Extensive experiments underscore the efficacy of our method, showing a maximal absolute improvement of 20\% over the next-best on fine-grained classification datasets, thus demonstrating significant advancements in few-shot classification tasks.
• Abstract（参考訳）: 画像の分類はコンピュータビジョンの分野で重要な課題として現れ、最小限のラベル付きデータで新しいタスクに迅速に適応する能力を強調している。 既存の手法は主に画像レベルの特徴や局所的な記述子に依存しており、しばしばこれらの記述子を取り巻く全体的文脈を見下ろしている。 本稿では,LDCA(Local Descriptor with Contextual Augmentation)と呼ばれる新しいアプローチを紹介する。 具体的には,適応型グローバルコンテキスト拡張モジュールを利用することで,局所的理解とグローバル理解のギャップを一意的に橋渡しする。 このモジュールにはビジュアルトランスフォーマーが組み込まれており、広義のグローバルな視点から周囲の複雑なニュアンスまで、文脈認識能力を持つローカルな記述子を備えている。 これによりLDCAは従来の記述子に基づくアプローチを超越し、各局所的特徴がより大きな視覚的物語の中で解釈されるようにする。 本手法の有効性を実証し, 細粒度分類データセットの次値に対する最大絶対値が20\%向上することを示し, 少数の分類タスクにおいて有意な進歩を示した。

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