論文の概要: Visually Consistent Hierarchical Image Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.11608v2
• Date: Wed, 16 Apr 2025 20:19:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-26 06:32:02.7766
• Title: Visually Consistent Hierarchical Image Classification
• Title（参考訳）: 視覚的一貫性のある階層的画像分類
• Authors: Seulki Park, Youren Zhang, Stella X. Yu, Sara Beery, Jonathan Huang,
• Abstract要約: 階層分類は、例えば、粗いレベルの"Bird"から中レベルの"Hummingbird"から、細かいレベルの"Green hermit"まで、複数の分類のレベルにまたがるラベルを予測する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.80849457554078
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Hierarchical classification predicts labels across multiple levels of a taxonomy, e.g., from coarse-level 'Bird' to mid-level 'Hummingbird' to fine-level 'Green hermit', allowing flexible recognition under varying visual conditions. It is commonly framed as multiple single-level tasks, but each level may rely on different visual cues: Distinguishing 'Bird' from 'Plant' relies on global features like feathers or leaves, while separating 'Anna's hummingbird' from 'Green hermit' requires local details such as head coloration. Prior methods improve accuracy using external semantic supervision, but such statistical learning criteria fail to ensure consistent visual grounding at test time, resulting in incorrect hierarchical classification. We propose, for the first time, to enforce internal visual consistency by aligning fine-to-coarse predictions through intra-image segmentation. Our method outperforms zero-shot CLIP and state-of-the-art baselines on hierarchical classification benchmarks, achieving both higher accuracy and more consistent predictions. It also improves internal image segmentation without requiring pixel-level annotations.
• Abstract（参考訳）: 階層分類は、分類学の複数のレベル、例えば、粗いレベルの「バード」から中レベルの「ハンミングバード」から、細かいレベルの「グリーン・ハーミット」までのラベルを予測し、様々な視覚的条件下で柔軟な認識を可能にする。 一般的には複数の単一レベルタスクとして扱われるが、それぞれのレベルは異なる視覚的手がかりに依存することがある: 「プラント」から「バード」を識別することは、羽や葉のようなグローバルな特徴に依存し、一方、「アナのハチドリ」を「グリーン・ハーミット」から分離するには、頭部の彩色のような局所的な詳細を必要とする。 従来の手法では、外部の意味的監督を用いて精度を向上させるが、そのような統計的学習基準は、テスト時に一貫した視覚的基盤を確保することができず、誤った階層分類をもたらす。 画像内セグメンテーションによる微視的・粗視的予測を整列させることにより、内部の視覚的整合性を初めて実施することを提案する。 提案手法は,階層分類ベンチマークにおいて,ゼロショットCLIPと最先端のベースラインを上回り,高い精度とより一貫性のある予測を達成している。 また、ピクセルレベルのアノテーションを必要とせずに、内部画像のセグメンテーションを改善する。

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