論文の概要: Task Adaptive Feature Distribution Based Network for Few-shot Fine-grained Target Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.09797v1
• Date: Sun, 13 Oct 2024 10:56:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-10-30 04:52:52.352334
• Title: Task Adaptive Feature Distribution Based Network for Few-shot Fine-grained Target Classification
• Title（参考訳）: タスク適応的特徴分布に基づくファウショットきめ細粒度分類のためのネットワーク
• Authors: Ping Li, Hongbo Wang, Lei Lu,
• Abstract要約: タスク適応型特徴分散ネットワークであるTAFD-Netを提案する。 タスクレベルのニュアンスをキャプチャするための組み込みのためのタスク適応コンポーネント、クエリサンプルとサポートカテゴリ間の特徴分布の類似性を計算するための非対称メトリック、パフォーマンスを高めるための対照的な測定戦略を備えている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.575362884459963
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Metric-based few-shot fine-grained classification has shown promise due to its simplicity and efficiency. However, existing methods often overlook task-level special cases and struggle with accurate category description and irrelevant sample information. To tackle these, we propose TAFD-Net: a task adaptive feature distribution network. It features a task-adaptive component for embedding to capture task-level nuances, an asymmetric metric for calculating feature distribution similarities between query samples and support categories, and a contrastive measure strategy to boost performance. Extensive experiments have been conducted on three datasets and the experimental results show that our proposed algorithm outperforms recent incremental learning algorithms.
• Abstract（参考訳）: メトリックベースの数ショットのきめ細かい分類は、その単純さと効率性から、有望であることを示している。 しかし,既存の手法はタスクレベルの特殊事例を見落とし,正確なカテゴリ記述や無関係なサンプル情報に苦慮することが多い。 そこで本研究では,タスク適応型特徴分散ネットワークであるTAFD-Netを提案する。 タスクレベルのニュアンスをキャプチャするための組み込みのためのタスク適応コンポーネント、クエリサンプルとサポートカテゴリ間の特徴分布の類似性を計算するための非対称メトリック、パフォーマンスを高めるための対照的な測定戦略を備えている。 3つのデータセットに対して大規模な実験を行い、実験結果から、提案アルゴリズムが最近の漸進学習アルゴリズムより優れていることが示された。

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