論文の概要: Cross-Modal Few-Shot Learning: a Generative Transfer Learning Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.10663v2
• Date: Tue, 11 Mar 2025 08:58:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-12 15:40:16.864776
• Title: Cross-Modal Few-Shot Learning: a Generative Transfer Learning Framework
• Title（参考訳）: クロスモーダルなFew-Shotラーニング:ジェネレーティブトランスファーラーニングフレームワーク
• Authors: Zhengwei Yang, Yuke Li, Qiang Sun, Basura Fernando, Heng Huang, Zheng Wang,
• Abstract要約: 本稿では,ラベル付きデータに頼らず,複数のモードにまたがるインスタンスの認識を目的としたクロスモーダルなFew-Shot Learningタスクを提案する。 本研究では,人間が概念を抽象化し,一般化する方法をシミュレートし,ジェネレーティブトランスファー学習フレームワークを提案する。 GTLは、RGB-Sketch、RGB-赤外線、RGB-Depthの7つのマルチモーダルデータセットにまたがる最先端のパフォーマンスを実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.362064122489166
• License:
• Abstract: Most existing studies on few-shot learning focus on unimodal settings, where models are trained to generalize to unseen data using a limited amount of labeled examples from a single modality. However, real-world data are inherently multi-modal, and such unimodal approaches limit the practical applications of few-shot learning. To bridge this gap, this paper introduces the Cross-modal Few-Shot Learning (CFSL) task, which aims to recognize instances across multiple modalities while relying on scarce labeled data. This task presents unique challenges compared to classical few-shot learning arising from the distinct visual attributes and structural disparities inherent to each modality. To tackle these challenges, we propose a Generative Transfer Learning (GTL) framework by simulating how humans abstract and generalize concepts. Specifically, the GTL jointly estimates the latent shared concept across modalities and the in-modality disturbance through a generative structure. Establishing the relationship between latent concepts and visual content among abundant unimodal data enables GTL to effectively transfer knowledge from unimodal to novel multimodal data, as humans did. Comprehensive experiments demonstrate that the GTL achieves state-of-the-art performance across seven multi-modal datasets across RGB-Sketch, RGB-Infrared, and RGB-Depth.
• Abstract（参考訳）: 既存のほとんどの研究は、単一モードからラベル付きサンプルの限られた量を用いて、モデルが見えないデータに一般化するように訓練された、単調な設定に重点を置いている。 しかし、実世界のデータは本質的にマルチモーダルであり、そのような一元的アプローチは、少数ショット学習の実践的応用を制限している。 このギャップを埋めるために,本論文では,少ないラベル付きデータに依存しつつ,複数のモードにわたるインスタンスを識別することを目的としたCFSLタスクを提案する。 この課題は、視覚的特徴と各モーダリティに固有の構造的相違から生じる古典的な少数ショット学習と比較して、独特な課題を呈する。 これらの課題に対処するために,人間が概念を抽象化し一般化する方法をシミュレートし,GTL(Generative Transfer Learning)フレームワークを提案する。 具体的には、GTLは、モダリティ全体にわたる潜在共有概念と、生成構造を通してモダリティ内乱を共同で推定する。 豊富な単調データ間の潜在概念と視覚的内容の関係を確立することにより、GTLは、人間が行ったように、知識を単調データから新しい多モーダルデータへ効果的に伝達することができる。 総合的な実験により、GTLはRGB-Sketch、RGB-赤外線、RGB-Depthの7つのマルチモーダルデータセットにまたがる最先端のパフォーマンスを達成した。

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