論文の概要: Enhancing Environmental Robustness in Few-shot Learning via Conditional Representation Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.01183v1
• Date: Mon, 03 Feb 2025 09:18:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 14:59:27.823936
• Title: Enhancing Environmental Robustness in Few-shot Learning via Conditional Representation Learning
• Title（参考訳）: 条件付き表現学習によるFew-shot学習における環境ロバスト性向上
• Authors: Qianyu Guo, Jingrong Wu, Tianxing Wu, Haofen Wang, Weifeng Ge, Wenqiang Zhang,
• Abstract要約: ドメイン固有の視覚認識において、トレーニングデータの不足を克服するために、ショットラーニングが広く活用されている。 現実のシナリオでは、複雑な背景、様々な照明条件、長距離射撃、移動目標などの環境要因は、テスト画像に多くの不完全なターゲットやノイズ破壊を生じさせる。 本稿では,それぞれの表現過程における条件情報として,トレーニングとテスト画像間の相互作用を統合する新しい条件表現学習ネットワーク(CRLNet)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.549889991320203
• License:
• Abstract: Few-shot learning (FSL) has recently been extensively utilized to overcome the scarcity of training data in domain-specific visual recognition. In real-world scenarios, environmental factors such as complex backgrounds, varying lighting conditions, long-distance shooting, and moving targets often cause test images to exhibit numerous incomplete targets or noise disruptions. However, current research on evaluation datasets and methodologies has largely ignored the concept of "environmental robustness", which refers to maintaining consistent performance in complex and diverse physical environments. This neglect has led to a notable decline in the performance of FSL models during practical testing compared to their training performance. To bridge this gap, we introduce a new real-world multi-domain few-shot learning (RD-FSL) benchmark, which includes four domains and six evaluation datasets. The test images in this benchmark feature various challenging elements, such as camouflaged objects, small targets, and blurriness. Our evaluation experiments reveal that existing methods struggle to utilize training images effectively to generate accurate feature representations for challenging test images. To address this problem, we propose a novel conditional representation learning network (CRLNet) that integrates the interactions between training and testing images as conditional information in their respective representation processes. The main goal is to reduce intra-class variance or enhance inter-class variance at the feature representation level. Finally, comparative experiments reveal that CRLNet surpasses the current state-of-the-art methods, achieving performance improvements ranging from 6.83% to 16.98% across diverse settings and backbones. The source code and dataset are available at https://github.com/guoqianyu-alberta/Conditional-Representation-Learning.
• Abstract（参考訳）: FSL(Few-shot Learning)は、最近、ドメイン固有の視覚認識におけるトレーニングデータの不足を克服するために広く利用されている。 現実のシナリオでは、複雑な背景、様々な照明条件、長距離射撃、移動目標などの環境要因は、テスト画像に多くの不完全な目標やノイズ破壊を生じさせる。 しかしながら、評価データセットと方法論に関する現在の研究は、複雑で多様な物理的環境における一貫した性能を維持することを指す「環境の堅牢性」という概念をほとんど無視している。 この無視は、実技試験におけるFSLモデルの性能のトレーニング性能と比較して顕著な低下につながった。 このギャップを埋めるために、我々は4つのドメインと6つの評価データセットを含む、新しい実世界のマルチドメイン・ショットラーニング(RD-FSL)ベンチマークを導入する。 このベンチマークのテストイメージは、カモフラージュされたオブジェクト、小さなターゲット、曖昧さなど、さまざまな難しい要素を特徴としている。 評価実験の結果,既存の手法ではトレーニング画像の有効活用に苦慮していることが明らかとなった。 この問題に対処するために,各表現処理における条件情報として,トレーニングとテスト画像間の相互作用を統合する新しい条件表現学習ネットワーク(CRLNet)を提案する。 主な目標は、クラス内の分散を減らしたり、特徴表現レベルでクラス間の分散を強化することである。 最後に、CRLNetは現在の最先端の手法を超え、様々な設定やバックボーンで6.83%から16.98%のパフォーマンス改善を実現している。 ソースコードとデータセットはhttps://github.com/guoqianyu-alberta/Conditional-Representation-Learning.comで公開されている。

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