論文の概要: Novel Class Discovery for Ultra-Fine-Grained Visual Categorization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.06283v1
• Date: Fri, 10 May 2024 07:31:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-13 16:27:43.220531
• Title: Novel Class Discovery for Ultra-Fine-Grained Visual Categorization
• Title（参考訳）: 超高次視覚分類のための新しいクラス発見
• Authors: Yu Liu, Yaqi Cai, Qi Jia, Binglin Qiu, Weimin Wang, Nan Pu,
• Abstract要約: 我々はUFG-NCD(Ultra-Fine-Grained Novel Class Discovery)と呼ばれる新しいタスクを提案する。 UFG-NCDは部分注釈データを利用して、Ultra-FGVC用のラベルなし画像の新しいカテゴリを識別する。 RAPLは様々なデータセットのベースラインを大幅に上回ることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.597297356379281
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Ultra-fine-grained visual categorization (Ultra-FGVC) aims at distinguishing highly similar sub-categories within fine-grained objects, such as different soybean cultivars. Compared to traditional fine-grained visual categorization, Ultra-FGVC encounters more hurdles due to the small inter-class and large intra-class variation. Given these challenges, relying on human annotation for Ultra-FGVC is impractical. To this end, our work introduces a novel task termed Ultra-Fine-Grained Novel Class Discovery (UFG-NCD), which leverages partially annotated data to identify new categories of unlabeled images for Ultra-FGVC. To tackle this problem, we devise a Region-Aligned Proxy Learning (RAPL) framework, which comprises a Channel-wise Region Alignment (CRA) module and a Semi-Supervised Proxy Learning (SemiPL) strategy. The CRA module is designed to extract and utilize discriminative features from local regions, facilitating knowledge transfer from labeled to unlabeled classes. Furthermore, SemiPL strengthens representation learning and knowledge transfer with proxy-guided supervised learning and proxy-guided contrastive learning. Such techniques leverage class distribution information in the embedding space, improving the mining of subtle differences between labeled and unlabeled ultra-fine-grained classes. Extensive experiments demonstrate that RAPL significantly outperforms baselines across various datasets, indicating its effectiveness in handling the challenges of UFG-NCD. Code is available at https://github.com/SSDUT-Caiyq/UFG-NCD.
• Abstract（参考訳）: 超きめ細かい視覚分類 (Ultra-FGVC) は、異なる大豆品種のような細粒度オブジェクト内で非常に類似したサブカテゴリを区別することを目的としている。 従来のきめ細かい視覚分類と比較すると、Ultra-FGVCはクラス間およびクラス内の大きな変化のため、より多くのハードルに直面する。 これらの課題を考えると、Ultra-FGVCに対する人間のアノテーションに頼ることは現実的ではない。 そこで本研究では,UFG-NCD (Ultra-Fine-Grained Novel Class Discovery) と呼ばれる新しい課題を紹介した。 この問題に対処するため,チャネルワイド・リージョンアライメント(CRA)モジュールとセミスーパーバイズド・プロキシ・ラーニング(SemiPL)戦略を組み合わせたRAPL(Regional-Aligned Proxy Learning)フレームワークを考案した。 CRAモジュールは、ラベル付きクラスからラベルなしクラスへの知識伝達を容易にするため、地域から識別的特徴を抽出し、利用するために設計されている。 さらに、SemiPLは、プロキシ誘導型教師付き学習とプロキシ誘導型コントラスト学習による表現学習と知識伝達を強化する。 このような手法は埋め込み空間におけるクラス分布情報を活用し、ラベル付きクラスとラベルなしクラスの間の微妙な違いのマイニングを改善する。 大規模な実験により、RAPLは様々なデータセットでベースラインを大幅に上回っており、UFG-NCDの課題に対処する上での有効性を示している。 コードはhttps://github.com/SSDUT-Caiyq/UFG-NCDで入手できる。

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