論文の概要: On the Element-Wise Representation and Reasoning in Zero-Shot Image Recognition: A Systematic Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.04879v2
• Date: Thu, 22 Aug 2024 09:04:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-23 18:36:08.927600
• Title: On the Element-Wise Representation and Reasoning in Zero-Shot Image Recognition: A Systematic Survey
• Title（参考訳）: ゼロショット画像認識における要素幅表現と推論について:システム的調査
• Authors: Jingcai Guo, Zhijie Rao, Zhi Chen, Song Guo, Jingren Zhou, Dacheng Tao,
• Abstract要約: ゼロショット画像認識(ZSIR)は、目に見えない領域の認識と推論をモデルに与えることを目的としている。 本稿では,近年の素子ワイドZSIRの進歩について概説する。 まず、オブジェクト認識、合成認識、基礎モデルに基づくオープンワールド認識という3つの基本的なZSIRタスクを、統一された要素的視点に統合する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 82.49623756124357
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Zero-shot image recognition (ZSIR) aims at empowering models to recognize and reason in unseen domains via learning generalized knowledge from limited data in the seen domain. The gist for ZSIR is to execute element-wise representation and reasoning from the input visual space to the target semantic space, which is a bottom-up modeling paradigm inspired by the process by which humans observe the world, i.e., capturing new concepts by learning and combining the basic components or shared characteristics. In recent years, element-wise learning techniques have seen significant progress in ZSIR as well as widespread application. However, to the best of our knowledge, there remains a lack of a systematic overview of this topic. To enrich the literature and provide a sound basis for its future development, this paper presents a broad review of recent advances in element-wise ZSIR. Concretely, we first attempt to integrate the three basic ZSIR tasks of object recognition, compositional recognition, and foundation model-based open-world recognition into a unified element-wise perspective and provide a detailed taxonomy and analysis of the main research approaches. Then, we collect and summarize some key information and benchmarks, such as detailed technical implementations and common datasets. Finally, we sketch out the wide range of its related applications, discuss vital challenges, and suggest potential future directions.
• Abstract（参考訳）: Zero-shot Image Recognition (ZSIR) は、目に見えない領域において、限られたデータから一般化された知識を学習することで、モデルに認識と推論の権限を与えることを目的としている。 ZSIRのギストは、入力された視覚空間から対象のセマンティック空間への要素ワイド表現と推論を実行することであり、これは人間が世界を観察する過程、すなわち、基本的な構成要素や共有特性を学習・組み合わせて新しい概念を捉えるプロセスにインスパイアされたボトムアップモデリングパラダイムである。 近年、要素学習技術はZSIRや広範囲の応用において大きな進歩を遂げている。 しかし、私たちの知る限りでは、このトピックの体系的な概要はいまだに残っていない。 文献の充実と今後の発展のための健全な基盤を提供するため,本論文では,近年の要素ワイドZSIRの進歩を概観する。 具体的には、まず、オブジェクト認識、構成認識、基礎モデルに基づくオープンワールド認識の3つの基本的なZSIRタスクを統一された要素的視点に統合し、主要な研究手法の詳細な分類と分析を行う。 そして、詳細な技術実装や共通データセットなど、いくつかの重要な情報とベンチマークを収集し、まとめます。 最後に、関連するアプリケーションの範囲を概観し、重要な課題について議論し、将来的な方向性を提案する。

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