論文の概要: Enhancing Fine-Grained Visual Recognition in the Low-Data Regime Through Feature Magnitude Regularization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.01672v2
• Date: Sat, 7 Sep 2024 05:36:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-10 11:18:54.018515
• Title: Enhancing Fine-Grained Visual Recognition in the Low-Data Regime Through Feature Magnitude Regularization
• Title（参考訳）: 特徴量正規化による低値正規化における細粒度視覚認識の強化
• Authors: Avraham Chapman, Haiming Xu, Lingqiao Liu,
• Abstract要約: 抽出した特徴量の均等分布を保証するために正規化手法を導入する。 その明らかな単純さにもかかわらず、我々の手法は様々な細粒度視覚認識データセットに対して顕著な性能向上を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.78498670529746
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Training a fine-grained image recognition model with limited data presents a significant challenge, as the subtle differences between categories may not be easily discernible amidst distracting noise patterns. One commonly employed strategy is to leverage pretrained neural networks, which can generate effective feature representations for constructing an image classification model with a restricted dataset. However, these pretrained neural networks are typically trained for different tasks than the fine-grained visual recognition (FGVR) task at hand, which can lead to the extraction of less relevant features. Moreover, in the context of building FGVR models with limited data, these irrelevant features can dominate the training process, overshadowing more useful, generalizable discriminative features. Our research has identified a surprisingly simple solution to this challenge: we introduce a regularization technique to ensure that the magnitudes of the extracted features are evenly distributed. This regularization is achieved by maximizing the uniformity of feature magnitude distribution, measured through the entropy of the normalized features. The motivation behind this regularization is to remove bias in feature magnitudes from pretrained models, where some features may be more prominent and, consequently, more likely to be used for classification. Additionally, we have developed a dynamic weighting mechanism to adjust the strength of this regularization throughout the learning process. Despite its apparent simplicity, our approach has demonstrated significant performance improvements across various fine-grained visual recognition datasets.
• Abstract（参考訳）: 限られたデータを用いたきめ細かい画像認識モデルの訓練は、ノイズパターンを乱す中で、カテゴリ間の微妙な違いが容易に識別できないため、大きな課題となる。 一般的に使用される戦略のひとつは、事前訓練されたニューラルネットワークを活用することであり、制限されたデータセットで画像分類モデルを構築するための効果的な特徴表現を生成することができる。 しかし、これらの事前訓練されたニューラルネットワークは、通常、目の前のきめ細かい視覚認識(FGVR)タスクとは異なるタスクのために訓練される。 さらに、限られたデータでFGVRモデルを構築する場合、これらの無関係な機能はトレーニングプロセスを支配し、より有用で一般化可能な差別的特徴を覆い隠すことができる。 私たちは、抽出された特徴の規模が均等に分散されていることを保証するために、正規化技術を導入しました。 この正規化は、正規化された特徴のエントロピーを通じて測定される特徴量分布の均一性を最大化することで達成される。 この正規化の背後にある動機は、事前訓練されたモデルから特徴量のバイアスを取り除くことである。 さらに,この正規化の強度を学習過程を通じて調節する動的重み付け機構を開発した。 その明らかな単純さにもかかわらず、我々の手法は様々な細粒度視覚認識データセットに対して顕著な性能向上を示した。

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