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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.09797v2
• Date: Mon, 18 Nov 2024 06:44:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-19 14:29:09.084805
• 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:
• 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。

関連論文リスト

• A Fixed-Point Approach to Unified Prompt-Based Counting [51.20608895374113]
  本研究の目的は,ボックス,ポイント,テキストなど,さまざまなプロンプト型で示されるオブジェクトの密度マップを生成することができる包括的プロンプトベースのカウントフレームワークを確立することである。 本モデルは,クラスに依存しない顕著なデータセットに優れ,データセット間の適応タスクにおいて優れた性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-15T12:05:44Z)
• Fine-grained Retrieval Prompt Tuning [149.9071858259279]
  微粒な検索プロンプトチューニングは, サンプルプロンプトと特徴適応の観点から, きめの細かい検索タスクを実行するために, 凍結した事前学習モデルを操る。 学習可能なパラメータが少ないFRPTは、広く使われている3つの細粒度データセットの最先端性能を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-29T04:10:04Z)
• Task Agnostic and Post-hoc Unseen Distribution Detection [27.69612483621752]
  本稿では,タスク非依存かつポストホックな未確認分布検出(TAPUDD)手法を提案する。 トレーニングデータセットの特徴をクラスタ化し、すべてのクラスタからテストサンプルの最小マハラノビス距離を決定するTAP-Mahalanobisで構成されている。 提案手法は,多様なタスクにまたがる未知のサンプルを効果的に検出し,既存のベースラインと同等あるいは同等に動作することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-26T17:55:15Z)
• Squeezing Backbone Feature Distributions to the Max for Efficient Few-Shot Learning [3.1153758106426603]
  ラベル付きサンプルの少ない使用によって生じる不確実性のため、ほとんどショット分類が難しい問題である。 本稿では,特徴ベクトルをガウス分布に近づけるように処理するトランスファーベース手法を提案する。 また,学習中に未学習のサンプルが利用可能となる多段階的数ショット学習では,達成された性能をさらに向上させる最適なトランスポートインスピレーションアルゴリズムも導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-18T16:29:17Z)
• Conditional Meta-Learning of Linear Representations [57.90025697492041]
  表現学習のための標準メタラーニングは、複数のタスク間で共有される共通の表現を見つけることを目的とする。 本研究では,タスクの側情報を手作業に適した表現にマッピングし,条件付け関数を推定することで,この問題を克服する。 この利点を実用的に活用できるメタアルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-30T12:02:14Z)
• Multi-scale Adaptive Task Attention Network for Few-Shot Learning [5.861206243996454]
  少数ショット学習の目標は、ラベル付きサンプルの少ない未確認カテゴリを分類することである。 本稿では,マルチスケール適応タスク注意ネットワーク(MATANet)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-30T00:36:01Z)
• Few-shot Classification via Adaptive Attention [93.06105498633492]
  ごく少数の参照サンプルに基づいて,クエリサンプル表現を最適化し,高速に適応する新しい数ショット学習手法を提案する。 実験で実証したように,提案モデルでは,様々なベンチマーク数ショット分類と微粒化認識データセットを用いて,最先端の分類結果を達成している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-06T05:52:59Z)
• Adaptive Task Sampling for Meta-Learning [79.61146834134459]
  数ショットの分類のためのメタラーニングの鍵となるアイデアは、テスト時に直面した数ショットの状況を模倣することである。 一般化性能を向上させるための適応型タスクサンプリング手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-17T03:15:53Z)
• Towards Model-Agnostic Post-Hoc Adjustment for Balancing Ranking Fairness and Algorithm Utility [54.179859639868646]
  Bipartiteランキングは、ラベル付きデータから正の個人よりも上位の個人をランク付けするスコアリング機能を学ぶことを目的としている。 学習したスコアリング機能が、異なる保護グループ間で体系的な格差を引き起こすのではないかという懸念が高まっている。 本稿では、二部構成のランキングシナリオにおいて、それらのバランスをとるためのモデル後処理フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-15T10:08:39Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。