論文の概要: Attention Based Simple Primitives for Open World Compositional Zero-Shot Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.13715v1
• Date: Thu, 18 Jul 2024 17:11:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-19 14:31:41.169837
• Title: Attention Based Simple Primitives for Open World Compositional Zero-Shot Learning
• Title（参考訳）: オープンワールド構成ゼロショット学習のための注意ベース簡易プリミティブ
• Authors: Ans Munir, Faisal Z. Qureshi, Muhammad Haris Khan, Mohsen Ali,
• Abstract要約: 合成ゼロショット学習(CZSL)は属性とオブジェクトペアからなる未知の合成を予測することを目的としている。 この研究では、私たちのテストスペースが属性とオブジェクトの潜在的な組み合わせをすべて包含するオープンワールド構成ゼロショット学習(OW-CZSL)を探求しています。 提案手法では, 属性とオブジェクト間の自己認識機構を利用して, 目に見えるものから見えないものまで, より優れた一般化を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.558701595138928
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Compositional Zero-Shot Learning (CZSL) aims to predict unknown compositions made up of attribute and object pairs. Predicting compositions unseen during training is a challenging task. We are exploring Open World Compositional Zero-Shot Learning (OW-CZSL) in this study, where our test space encompasses all potential combinations of attributes and objects. Our approach involves utilizing the self-attention mechanism between attributes and objects to achieve better generalization from seen to unseen compositions. Utilizing a self-attention mechanism facilitates the model's ability to identify relationships between attribute and objects. The similarity between the self-attended textual and visual features is subsequently calculated to generate predictions during the inference phase. The potential test space may encompass implausible object-attribute combinations arising from unrestricted attribute-object pairings. To mitigate this issue, we leverage external knowledge from ConceptNet to restrict the test space to realistic compositions. Our proposed model, Attention-based Simple Primitives (ASP), demonstrates competitive performance, achieving results comparable to the state-of-the-art.
• Abstract（参考訳）: 合成ゼロショット学習(CZSL)は属性とオブジェクトペアからなる未知の合成を予測することを目的としている。 トレーニング中に見つからない構成を予測することは、難しい作業です。 この研究では、私たちのテストスペースが属性とオブジェクトの潜在的な組み合わせをすべて包含するオープンワールド構成ゼロショット学習(OW-CZSL)を探求しています。 提案手法では, 属性とオブジェクト間の自己認識機構を利用して, 目に見えるものから見えないものまで, より優れた一般化を実現する。 自己認識メカニズムを利用することで、モデルが属性とオブジェクトの関係を識別することが可能になる。 その後、自己認識されたテキストと視覚的特徴の類似性を計算し、推論フェーズ中に予測を生成する。 潜在的なテスト空間は、制限されない属性-オブジェクトのペアリングから生じる不可解なオブジェクト-属性の組み合わせを包含することができる。 この問題を軽減するために、ConceptNetの外部知識を活用して、テストスペースを現実的な構成に制限します。 提案モデルであるASP(Attention-based Simple Primitives)は競争性能を示し,最先端技術に匹敵する結果を得る。

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