論文の概要: Prompt-Driven Feature Diffusion for Open-World Semi-Supervised Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.11795v1
• Date: Wed, 17 Apr 2024 23:10:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-19 20:00:41.776766
• Title: Prompt-Driven Feature Diffusion for Open-World Semi-Supervised Learning
• Title（参考訳）: オープンワールド半教師付き学習のためのプロンプト駆動型特徴拡散
• Authors: Marzi Heidari, Hanping Zhang, Yuhong Guo,
• Abstract要約: 本稿では,Open World Semi-Supervised Learning (OW-SSL) のための半教師付き学習フレームワークにおいて,Prompt-Driven Feature Diffusion (PDFD) と呼ばれる新しいアプローチを提案する。 PDFDの中核となるのは,識別的特徴表現学習と特徴生成をサポートするために,クラス固有のプロンプトをガイダンスとして,効率的な特徴レベルの拡散モデルを展開することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.599506122857328
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we present a novel approach termed Prompt-Driven Feature Diffusion (PDFD) within a semi-supervised learning framework for Open World Semi-Supervised Learning (OW-SSL). At its core, PDFD deploys an efficient feature-level diffusion model with the guidance of class-specific prompts to support discriminative feature representation learning and feature generation, tackling the challenge of the non-availability of labeled data for unseen classes in OW-SSL. In particular, PDFD utilizes class prototypes as prompts in the diffusion model, leveraging their class-discriminative and semantic generalization ability to condition and guide the diffusion process across all the seen and unseen classes. Furthermore, PDFD incorporates a class-conditional adversarial loss for diffusion model training, ensuring that the features generated via the diffusion process can be discriminatively aligned with the class-conditional features of the real data. Additionally, the class prototypes of the unseen classes are computed using only unlabeled instances with confident predictions within a semi-supervised learning framework. We conduct extensive experiments to evaluate the proposed PDFD. The empirical results show PDFD exhibits remarkable performance enhancements over many state-of-the-art existing methods.
• Abstract（参考訳）: 本稿では, Open World Semi-Supervised Learning (OW-SSL) のための半教師付き学習フレームワークにおいて, Prompt-Driven Feature Diffusion (PDFD) と呼ばれる新しいアプローチを提案する。 PDFDは、識別的特徴表現学習と特徴生成をサポートするために、クラス固有のプロンプトをガイダンスとして効率的な特徴レベルの拡散モデルをデプロイし、OW-SSLの未確認クラスに対するラベル付きデータの非可用性の課題に対処する。 特に、PDFDは、クラスプロトタイプを拡散モデルにおけるプロンプトとして利用し、クラス識別的および意味的な一般化能力を活用して、見知らぬすべてのクラスにまたがる拡散プロセスの条件付けとガイドを行う。 さらに、PDFDは拡散モデルトレーニングのためのクラス条件逆損失を導入し、拡散過程によって生成された特徴が実データのクラス条件の特徴と差別的に一致できることを保証する。 さらに、未確認クラスのクラスプロトタイプは、半教師付き学習フレームワーク内で確実な予測を伴うラベル付きインスタンスのみを使用して計算される。 提案したPDFDを評価するため,広範囲な実験を行った。 実験の結果,PDFD は最先端の既存手法よりも顕著な性能向上を示した。

関連論文リスト

• Diffusion Model Meets Non-Exemplar Class-Incremental Learning and Beyond [48.51784137032964]
  非典型的なクラス増分学習(Non-exemplar class-incremental learning、NECIL)は、古いクラスサンプルを保存せずに破滅的な忘れ込みに抵抗することである。 NECILのためのシンプルで効果的な textbfDiffusion ベースの textbfFeature textbfReplay (textbfDiffFR) 法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-06T06:33:24Z)
• Distilling Vision-Language Foundation Models: A Data-Free Approach via Prompt Diversification [49.41632476658246]
  我々は、数十億レベルの画像テキストデータセットにアクセスすることなく、DFKDをVision-Language Foundation Modelsに拡張することについて議論する。 目的は,配当に依存しないダウンストリームタスクに対して,与えられたカテゴリ概念を学生モデルにカスタマイズすることである。 本稿では,多様なスタイルで画像合成を促進するために,3つの新しいプロンプト分岐法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-21T13:26:30Z)
• Diffusion Features to Bridge Domain Gap for Semantic Segmentation [2.8616666231199424]
  本稿では, 拡散モデルの特徴を効率的に活用するために, サンプリングおよび融合技術を活用するアプローチについて検討する。 テキスト・画像生成能力の強みを生かして、暗黙的に後部知識を学習する新しいトレーニングフレームワークを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-02T15:33:46Z)
• Elucidating The Design Space of Classifier-Guided Diffusion Generation [17.704873767509557]
  そこで本研究では,市販の分類器をトレーニング不要の手法で活用することにより,既存の指導方式よりも大幅な性能向上を実現することができることを示す。 提案手法は大きな可能性を秘めており,テキスト・画像生成タスクに容易にスケールアップできる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-17T14:34:58Z)
• Consistency Regularization for Generalizable Source-free Domain Adaptation [62.654883736925456]
  ソースフリードメイン適応(source-free domain adapt, SFDA)は、ソースデータセットにアクセスすることなく、十分にトレーニングされたソースモデルを未学習のターゲットドメインに適応することを目的としている。 既存のSFDAメソッドは、ターゲットのトレーニングセット上で適用されたモデルを評価し、目に見えないが同一の分散テストセットからデータを無視する。 より一般化可能なSFDA法を開発するための整合正則化フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-03T07:45:53Z)
• Open World Classification with Adaptive Negative Samples [89.2422451410507]
  オープンワールド分類は、自然言語処理における重要な実践的妥当性と影響を伴う課題である。 そこで本研究では, アンダーライン適応型アンダーラインアンプ (ANS) に基づいて, 学習段階における効果的な合成オープンカテゴリサンプルを生成する手法を提案する。 ANSは最先端の手法よりも大幅に改善されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-09T21:12:46Z)
• Cluster-level pseudo-labelling for source-free cross-domain facial expression recognition [94.56304526014875]
  表情認識のためのSFUDA法を提案する。 本手法は,自己教師付き事前学習を利用して,対象データから優れた特徴表現を学習する。 提案手法の有効性を4つの適応方式で検証し,FERに適用した場合,既存のSFUDA法より一貫して優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-11T08:24:50Z)
• An Additive Instance-Wise Approach to Multi-class Model Interpretation [53.87578024052922]
  解釈可能な機械学習は、ブラックボックスシステムの特定の予測を駆動する要因に関する洞察を提供する。 既存の手法は主に、局所的な加法的あるいはインスタンス的なアプローチに従う説明的入力特徴の選択に重点を置いている。 本研究は,両手法の長所を生かし,複数の対象クラスに対する局所的な説明を同時に学習するためのグローバルフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-07T06:50:27Z)
• Feature Diversity Learning with Sample Dropout for Unsupervised Domain Adaptive Person Re-identification [0.0]
  本稿では,ノイズの多い擬似ラベルを限定することで,より優れた一般化能力を持つ特徴表現を学習する手法を提案する。 我々は,古典的な相互学習アーキテクチャの下で,FDL(Feature Diversity Learning)と呼ばれる新しい手法を提案する。 実験の結果,提案するFDL-SDは,複数のベンチマークデータセット上での最先端性能を実現することがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-25T10:10:48Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。