論文の概要: DAAL: Density-Aware Adaptive Line Margin Loss for Multi-Modal Deep Metric Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.05438v1
• Date: Mon, 7 Oct 2024 19:04:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-01 18:47:31.592399
• Title: DAAL: Density-Aware Adaptive Line Margin Loss for Multi-Modal Deep Metric Learning
• Title（参考訳）: DAAL:マルチモーダル深層学習のための密度認識型適応ラインマージン損失
• Authors: Hadush Hailu Gebrerufael, Anil Kumar Tiwari, Gaurav Neupane,
• Abstract要約: 本稿では,DAAL(Dedentity-Aware Adaptive Margin Loss)と呼ばれる新しい損失関数を提案する。 DAALは、各クラス内の適応サブクラスタの形成を奨励しながら、埋め込みの密度分布を保存する。 ベンチマークによるきめ細かいデータセットの実験は、DAALの優れた性能を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.127229990906897
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multi-modal deep metric learning is crucial for effectively capturing diverse representations in tasks such as face verification, fine-grained object recognition, and product search. Traditional approaches to metric learning, whether based on distance or margin metrics, primarily emphasize class separation, often overlooking the intra-class distribution essential for multi-modal feature learning. In this context, we propose a novel loss function called Density-Aware Adaptive Margin Loss(DAAL), which preserves the density distribution of embeddings while encouraging the formation of adaptive sub-clusters within each class. By employing an adaptive line strategy, DAAL not only enhances intra-class variance but also ensures robust inter-class separation, facilitating effective multi-modal representation. Comprehensive experiments on benchmark fine-grained datasets demonstrate the superior performance of DAAL, underscoring its potential in advancing retrieval applications and multi-modal deep metric learning.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダル・ディープ・メトリック・ラーニングは, 顔認証, きめ細かい物体認識, 製品検索などのタスクにおいて, 多様な表現を効果的に把握するために重要である。 距離やマージンの指標に基づいて、伝統的なメートル法学習のアプローチは、主にクラス分離を強調しており、しばしばマルチモーダルな特徴学習に不可欠なクラス内分布を見下ろしている。 本稿では,各クラスにおける適応サブクラスタの形成を奨励しつつ,組込みの密度分布を保ちつつ,各クラスにおける適応サブクラスタの形成を促進する,DAAL(Redentity-Aware Adaptive Margin Loss)と呼ばれる新たな損失関数を提案する。 アダプティブライン戦略を利用することで、DAALはクラス内の分散を高めるだけでなく、クラス間の堅牢な分離も保証し、効果的なマルチモーダル表現を容易にする。 ベンチマークのきめ細かいデータセットに関する総合的な実験は、DAALの優れた性能を示し、検索アプリケーションとマルチモーダルな深度学習の進歩の可能性を裏付けている。

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