論文の概要: Compositional Zero-Shot Learning with Contextualized Cues and Adaptive Contrastive Training

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.07161v1
• Date: Tue, 10 Dec 2024 03:41:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-11 14:37:16.066029
• Title: Compositional Zero-Shot Learning with Contextualized Cues and Adaptive Contrastive Training
• Title（参考訳）: コンテクスト化キューを用いた構成ゼロショット学習と適応的コントラスト学習
• Authors: Yun Li, Zhe Liu, Lina Yao,
• Abstract要約: 本稿では,コンポジションゼロショット学習(CZSL)における属性とオブジェクト(ULAO)の理解とリンクに関する新しい枠組みを紹介する。 ULAOは2つの革新的なモジュールから構成されている。理解属性とオブジェクト(UAO)モジュールは、逐次原始予測によって原始的理解を改善し、認識されたオブジェクトを属性分類の文脈的ヒントとして活用する。 Linking Attributes and Objects (LAO)モジュールは、調整されたハードネガティブ生成と適応的損失調整を含む新しいコントラスト学習戦略を通じて、属性オブジェクトのリンク理解を改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.893694262999826
• License:
• Abstract: Compositional Zero-Shot Learning (CZSL) aims to recognize unseen combinations of seen attributes and objects. Current CLIP-based methods in CZSL, despite their advancements, often fail to effectively understand and link the attributes and objects due to inherent limitations in CLIP's pretraining mechanisms. To address these shortcomings, this paper introduces a novel framework, Understanding and Linking Attributes and Objects (ULAO) in CZSL, which comprises two innovative modules. The Understanding Attributes and Objects (UAO) module improves primitive understanding by sequential primitive prediction and leveraging recognized objects as contextual hints for attribute classification. Concurrently, the Linking Attributes and Objects (LAO) module improves the attribute-object linkage understanding through a new contrastive learning strategy that incorporates tailored hard negative generation and adaptive loss adjustments. We demonstrate our model's superiority by showcasing its state-of-the-art performance across three benchmark datasets in both Closed-World (CW) and Open-World (OW) scenarios.
• Abstract（参考訳）: 合成ゼロショット学習(CZSL)は、目に見えない属性とオブジェクトの組み合わせを認識することを目的としている。 CZSLの現在のCLIPベースのメソッドは、その進歩にもかかわらず、CLIPの事前学習メカニズムに固有の制限があるため、属性とオブジェクトを効果的に理解しリンクできないことが多い。 本稿では,2つの革新的なモジュールからなるCZSLの新規なフレームワーク,Attributes and Objects(ULAO)を紹介する。 Understanding Attributes and Objects (UAO)モジュールは、逐次原始的予測によって原始的理解を改善し、認識されたオブジェクトを属性分類の文脈的ヒントとして活用する。 同時に、Linking Attributes and Objects (LAO)モジュールは、調整されたハードネガティブ生成と適応的損失調整を含む新しいコントラスト学習戦略を通じて、属性オブジェクトのリンケージ理解を改善する。 閉鎖ワールド(CW)とオープンワールド(OW)の両方のシナリオにおいて、3つのベンチマークデータセットにまたがって、最先端のパフォーマンスを示すことで、モデルの優位性を実証する。

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