Fugu-MT 論文翻訳(概要): Local Descriptors Weighted Adaptive Threshold Filtering For Few-Shot Learning

論文の概要: Local Descriptors Weighted Adaptive Threshold Filtering For Few-Shot Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.15924v1
Date: Wed, 28 Aug 2024 16:36:23 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-08-29 15:21:26.814445
Title: Local Descriptors Weighted Adaptive Threshold Filtering For Few-Shot Learning
Title（参考訳）: ローカライズ・ディスクリプタが適応型閾値フィルタを重み付け、一眼レフト学習が可能に
Authors: Bingchen Yan,
Abstract要約: 画像の分類はほとんどないが、機械学習の分野では難しい課題だ。本稿では,局所記述子に対する革新的な重み付け適応しきい値フィルタリング(WATF)戦略を提案する。本手法は、学習可能なパラメータを追加せずに、シンプルで軽量な設計哲学を維持している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Few-shot image classification is a challenging task in the field of machine learning, involving the identification of new categories using a limited number of labeled samples. In recent years, methods based on local descriptors have made significant progress in this area. However, the key to improving classification accuracy lies in effectively filtering background noise and accurately selecting critical local descriptors highly relevant to image category information. To address this challenge, we propose an innovative weighted adaptive threshold filtering (WATF) strategy for local descriptors. This strategy can dynamically adjust based on the current task and image context, thereby selecting local descriptors most relevant to the image category. This enables the model to better focus on category-related information while effectively mitigating interference from irrelevant background regions. To evaluate the effectiveness of our method, we adopted the N-way K-shot experimental framework. Experimental results show that our method not only improves the clustering effect of selected local descriptors but also significantly enhances the discriminative ability between image categories. Notably, our method maintains a simple and lightweight design philosophy without introducing additional learnable parameters. This feature ensures consistency in filtering capability during both training and testing phases, further enhancing the reliability and practicality of the method.
Abstract（参考訳）: 少ないショット画像分類は機械学習の分野で難しい課題であり、ラベル付きサンプルの限られた数を使って新しいカテゴリを識別する。近年,この領域では,局所記述子に基づく手法が大きな進歩を遂げている。しかし、分類精度を向上させる鍵は、背景雑音を効果的にフィルタリングし、画像カテゴリ情報に関連する重要な局所記述子を正確に選択することにある。この課題に対処するために、局所記述子に対する革新的な重み付け適応しきい値フィルタリング(WATF)戦略を提案する。この戦略は、現在のタスクと画像コンテキストに基づいて動的に調整することができ、画像カテゴリに最も関係のあるローカル記述子を選択する。これにより、非関係な背景領域からの干渉を効果的に軽減しつつ、カテゴリ関連情報により焦点を絞ることができる。提案手法の有効性を評価するため,我々はNウェイKショット実験フレームワークを採用した。実験の結果,提案手法は局所記述子のクラスタリング効果を向上するだけでなく,画像カテゴリ間の識別能力を大幅に向上させることがわかった。特に,本手法は,学習可能なパラメータを追加することなく,シンプルで軽量な設計思想を維持している。この機能は、トレーニングとテストの両方のフェーズにおけるフィルタリング機能の整合性を確保し、メソッドの信頼性と実用性をさらに向上させる。

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