論文の概要: LLM meets Vision-Language Models for Zero-Shot One-Class Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.00675v3
• Date: Mon, 27 May 2024 08:53:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-29 06:07:03.728434
• Title: LLM meets Vision-Language Models for Zero-Shot One-Class Classification
• Title（参考訳）: LLMがゼロショットワンクラス分類のためのビジョンランゲージモデルに到達
• Authors: Yassir Bendou, Giulia Lioi, Bastien Pasdeloup, Lukas Mauch, Ghouthi Boukli Hacene, Fabien Cardinaux, Vincent Gripon,
• Abstract要約: ゼロショットワンクラス視覚分類の問題を考える。 本稿では、視覚的に混乱するオブジェクトに対して、まず大きな言語モデルをクエリする2段階のソリューションを提案する。 我々は,そのラベルのみを用いて,あるカテゴリと他のセマンティック関連カテゴリを識別する能力を初めて示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.094697851983375
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: We consider the problem of zero-shot one-class visual classification, extending traditional one-class classification to scenarios where only the label of the target class is available. This method aims to discriminate between positive and negative query samples without requiring examples from the target class. We propose a two-step solution that first queries large language models for visually confusing objects and then relies on vision-language pre-trained models (e.g., CLIP) to perform classification. By adapting large-scale vision benchmarks, we demonstrate the ability of the proposed method to outperform adapted off-the-shelf alternatives in this setting. Namely, we propose a realistic benchmark where negative query samples are drawn from the same original dataset as positive ones, including a granularity-controlled version of iNaturalist, where negative samples are at a fixed distance in the taxonomy tree from the positive ones. To our knowledge, we are the first to demonstrate the ability to discriminate a single category from other semantically related ones using only its label.
• Abstract（参考訳）: ゼロショット・ワンクラスの視覚分類の問題を考えると、従来のワンクラスの分類は対象クラスのラベルのみが利用できるシナリオにまで拡張される。 本手法は,対象クラスからサンプルを必要とせずに,正と負の問合せサンプルを識別することを目的とする。 視覚的に混乱するオブジェクトに対して,まず大きな言語モデルを問合せし,次に視覚言語で事前訓練されたモデル(例えばCLIP)に頼って分類を行う2段階のソリューションを提案する。 大規模ビジョンベンチマークを適応させることで,提案手法が既成の代替品よりも優れた性能を発揮することを示す。 すなわち,iNaturalist の粒度制御バージョンを含む,正のデータセットから負のクエリサンプルを抽出し,正のデータセットから負のサンプルを定距離に抽出する,現実的なベンチマークを提案する。 我々の知る限りでは、私たちはまず、そのラベルのみを用いて、他の意味論的関連カテゴリと1つのカテゴリを区別する能力を示す。

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