論文の概要: Unforgettable Lessons from Forgettable Images: Intra-Class Memorability Matters in Computer Vision

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.20761v3
• Date: Tue, 20 May 2025 06:01:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-21 14:49:51.648869
• Title: Unforgettable Lessons from Forgettable Images: Intra-Class Memorability Matters in Computer Vision
• Title（参考訳）: 忘れられない画像からの教訓:コンピュータビジョンにおけるクラス内記憶可能性
• Authors: Jie Jing, Qing Lin, Shuangpeng Han, Lucia Schiatti, Yen-Ling Kuo, Mengmi Zhang,
• Abstract要約: クラス内の特定の画像が他のクラスよりも記憶可能なクラス内記憶性を導入する。 画像提示の時間間隔を計算に組み込んだ新しい指標であるICMscore(Intra-Class Memorability score)を提案する。 Intra-Class Memorability dataset (ICMD) をキュレートし、2000人の参加者の回答から得られたICMスコアを用いて10のオブジェクトクラスに5,000以上の画像を含む。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.210681499876216
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce intra-class memorability, where certain images within the same class are more memorable than others despite shared category characteristics. To investigate what features make one object instance more memorable than others, we design and conduct human behavior experiments, where participants are shown a series of images, and they must identify when the current image matches the image presented a few steps back in the sequence. To quantify memorability, we propose the Intra-Class Memorability score (ICMscore), a novel metric that incorporates the temporal intervals between repeated image presentations into its calculation. Furthermore, we curate the Intra-Class Memorability Dataset (ICMD), comprising over 5,000 images across ten object classes with their ICMscores derived from 2,000 participants' responses. Subsequently, we demonstrate the usefulness of ICMD by training AI models on this dataset for various downstream tasks: memorability prediction, image recognition, continual learning, and memorability-controlled image editing. Surprisingly, high-ICMscore images impair AI performance in image recognition and continual learning tasks, while low-ICMscore images improve outcomes in these tasks. Additionally, we fine-tune a state-of-the-art image diffusion model on ICMD image pairs with and without masked semantic objects. The diffusion model can successfully manipulate image elements to enhance or reduce memorability. Our contributions open new pathways in understanding intra-class memorability by scrutinizing fine-grained visual features behind the most and least memorable images and laying the groundwork for real-world applications in computer vision. We will release all code, data, and models publicly.
• Abstract（参考訳）: 同一クラス内の画像は,共有カテゴリの特徴にもかかわらず,他のクラスよりも記憶力が高いクラス内記憶性を導入する。 1つのオブジェクトインスタンスが他のオブジェクトインスタンスよりも記憶しやすいかを調べるために、参加者が一連の画像を表示するような人間の行動実験を設計し、実施する。 記憶可能性の定量化のために,繰り返し画像提示の時間間隔を計算に組み込んだ新しい指標であるICMscoreを提案する。 さらに,2000人の参加者の回答から得られたICMスコアを用いて,10のクラスに5,000以上の画像を含むICMD(Intra-Class Memorability Dataset)をキュレートした。 その後、記憶可能性予測、画像認識、連続学習、記憶可能性制御画像編集など、様々な下流タスクのために、このデータセット上でAIモデルをトレーニングすることで、ICMDの有用性を実証する。 驚くべきことに、ハイICMscoreイメージは画像認識や連続的な学習タスクにおいてAIのパフォーマンスを損なう一方で、低ICMscoreイメージはこれらのタスクの結果を改善する。 さらに,ICMD画像対とマスク付きセマンティックオブジェクトを伴わずに,最先端の画像拡散モデルを微調整する。 拡散モデルは画像要素の操作に成功し、記憶性を高めたり低下させたりすることができる。 我々の貢献は、最も記憶しにくい画像の背後にあるきめ細かい視覚的特徴を精査し、コンピュータビジョンにおける現実世界の応用の基盤となることで、クラス内の記憶可能性を理解するための新しい経路を開く。 すべてのコード、データ、モデルを公開します。

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