論文の概要: CSCNET: Class-Specified Cascaded Network for Compositional Zero-Shot Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.05924v2
• Date: Wed, 13 Mar 2024 11:36:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-14 10:59:11.495024
• Title: CSCNET: Class-Specified Cascaded Network for Compositional Zero-Shot Learning
• Title（参考訳）: CSCNET: 合成ゼロショットのためのクラス指定カスケードネットワーク 学び
• Authors: Yanyi Zhang, Qi Jia, Xin Fan, Yu Liu, Ran He
• Abstract要約: 属性とオブジェクト(A-O)の絡み合いは、合成ゼロショット学習(CZSL)の基本的かつ重要な問題である CZSL(Class-specified Cascaded Network, CSCNet)のための新しいA-O不整合フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.090051975043544
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Attribute and object (A-O) disentanglement is a fundamental and critical problem for Compositional Zero-shot Learning (CZSL), whose aim is to recognize novel A-O compositions based on foregone knowledge. Existing methods based on disentangled representation learning lose sight of the contextual dependency between the A-O primitive pairs. Inspired by this, we propose a novel A-O disentangled framework for CZSL, namely Class-specified Cascaded Network (CSCNet). The key insight is to firstly classify one primitive and then specifies the predicted class as a priori for guiding another primitive recognition in a cascaded fashion. To this end, CSCNet constructs Attribute-to-Object and Object-to-Attribute cascaded branches, in addition to a composition branch modeling the two primitives as a whole. Notably, we devise a parametric classifier (ParamCls) to improve the matching between visual and semantic embeddings. By improving the A-O disentanglement, our framework achieves superior results than previous competitive methods.
• Abstract（参考訳）: アトリビュートとオブジェクト(A-O)のアンタングル化は、合成ゼロショット学習(CZSL)の基本的かつ重要な問題である。 アンタングル表現学習に基づく既存の手法は、A-Oプリミティブペア間のコンテキスト依存を見失う。 そこで我々は,CZSL(Class-specified Cascaded Network, CSCNet)のための新しいA-O不整合フレームワークを提案する。 主要な洞察は、まず1つのプリミティブを分類し、次に予測されたクラスを、カスケードされた方法で別のプリミティブ認識を導くための優先順位として指定することである。 この目的のために、CSCNetは2つのプリミティブ全体をモデル化する合成ブランチに加えて、Attribute-to-ObjectとObject-to-Attributeのカスケードブランチを構築している。 特に、視覚と意味の埋め込みのマッチングを改善するためにパラメトリック分類器(ParamCls)を考案した。 A-Oの歪みを改善することで,従来の競合手法よりも優れた結果が得られる。

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