論文の概要: Learning Visual Hierarchies with Hyperbolic Embeddings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.17490v1
• Date: Tue, 26 Nov 2024 14:58:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-27 13:34:46.641751
• Title: Learning Visual Hierarchies with Hyperbolic Embeddings
• Title（参考訳）: 双曲的埋め込みによる視覚階層学習
• Authors: Ziwei Wang, Sameera Ramasinghe, Chenchen Xu, Julien Monteil, Loris Bazzani, Thalaiyasingam Ajanthan,
• Abstract要約: 本稿では,ハイパーボリック空間におけるユーザ定義のマルチレベル視覚階層を,明示的な階層ラベルを必要とせずに符号化できる学習パラダイムを提案する。 階層的検索タスクの大幅な改善を示し、視覚的階層を捉える上でのモデルの有効性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.35250955426006
• License:
• Abstract: Structuring latent representations in a hierarchical manner enables models to learn patterns at multiple levels of abstraction. However, most prevalent image understanding models focus on visual similarity, and learning visual hierarchies is relatively unexplored. In this work, for the first time, we introduce a learning paradigm that can encode user-defined multi-level visual hierarchies in hyperbolic space without requiring explicit hierarchical labels. As a concrete example, first, we define a part-based image hierarchy using object-level annotations within and across images. Then, we introduce an approach to enforce the hierarchy using contrastive loss with pairwise entailment metrics. Finally, we discuss new evaluation metrics to effectively measure hierarchical image retrieval. Encoding these complex relationships ensures that the learned representations capture semantic and structural information that transcends mere visual similarity. Experiments in part-based image retrieval show significant improvements in hierarchical retrieval tasks, demonstrating the capability of our model in capturing visual hierarchies.
• Abstract（参考訳）: 階層的な方法で潜在表現を構造化することで、モデルは複数の抽象レベルでパターンを学ぶことができる。 しかし、最も一般的な画像理解モデルは、視覚的類似性に焦点を当てており、視覚的階層の学習は、比較的未探索である。 本研究では,ハイパーボリック空間におけるユーザ定義のマルチレベル視覚階層を,明示的な階層ラベルを必要とせずに符号化できる学習パラダイムを初めて導入する。 まず、具体例として、画像内および画像間のオブジェクトレベルのアノテーションを用いて、部分ベースの画像階層を定義する。 そこで本稿では,比較的損失を用いた階層化手法を提案する。 最後に,階層的画像検索を効果的に評価するための新しい評価指標について検討する。 これらの複雑な関係を符号化することで、学習された表現が単に視覚的類似性を超えた意味的および構造的情報をキャプチャすることを保証する。 部分的画像検索実験では階層的検索タスクが大幅に改善され,視覚的階層を捉える上でのモデルの有効性が示された。

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