論文の概要: Frequency-Enhanced Dual-Subspace Networks for Few-Shot Fine-Grained Image Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.14958v1
• Date: Thu, 16 Apr 2026 12:54:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-17 21:29:31.900118
• Title: Frequency-Enhanced Dual-Subspace Networks for Few-Shot Fine-Grained Image Classification
• Title（参考訳）: Few-Shot Fine-Grained Image Classificationのための周波数拡張デュアルサブスペースネットワーク
• Abstract要約: 微粒化の少ない画像分類は,注釈付きサンプルの限られた数だけを用いて,視覚的類似度の高いサブカテゴリを認識することを目的としている。 既存のメトリック学習ベースの手法は、通常、空間的領域の特徴のみに依存する。 本稿では、周波数拡張デュアルサブスペースネットワーク(FEDSNet)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.738210148449625
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Few-shot fine-grained image classification aims to recognize subcategories with high visual similarity using only a limited number of annotated samples. Existing metric learning-based methods typically rely solely on spatial domain features. Confined to this single perspective, models inevitably suffer from inherent texture biases, entangling essential structural details with high-frequency background noise. Furthermore, lacking cross-view geometric constraints, single-view metrics tend to overfit this noise, resulting in structural instability under few-shot conditions. To address these issues, this paper proposes the Frequency-Enhanced Dual-Subspace Network (FEDSNet). Specifically, FEDSNet utilizes the Discrete Cosine Transform (DCT) and a low-pass filtering mechanism to explicitly isolate low-frequency global structural components from spatial features, thereby suppressing background interference. Truncated Singular Value Decomposition (SVD) is employed to construct independent, low-rank linear subspaces for both spatial texture and frequency structural features. An adaptive gating mechanism is designed to dynamically fuse the projection distances from these dual views. This strategy leverages the structural stability of the frequency subspace to prevent the spatial subspace from overfitting to background features. Extensive experiments on four benchmark datasets - CUB-200-2011, Stanford Cars, Stanford Dogs, and FGVC-Aircraft - demonstrate that FEDSNet exhibits excellent classification performance and robustness, achieving highly competitive results compared to existing metric learning algorithms. Complexity analysis further confirms that the proposed network achieves a favorable balance between high accuracy and computational efficiency, providing an effective new paradigm for few-shot fine-grained visual recognition.
• Abstract（参考訳）: 微粒化の少ない画像分類は,注釈付きサンプルの限られた数だけを用いて,視覚的類似度の高いサブカテゴリを認識することを目的としている。 既存のメトリック学習ベースの手法は、通常、空間的領域の特徴のみに依存する。 この単一視点で見ると、モデルは必然的に固有のテクスチャバイアスに悩まされ、構造的な詳細を高周波の背景ノイズと混同する。 さらに、クロスビュー幾何学的制約が欠如しているため、単一ビューのメトリクスはこのノイズに過度に適応し、少数ショット条件下での構造不安定が生じる。 これらの課題に対処するために、周波数拡張デュアルサブスペースネットワーク(FEDSNet)を提案する。 具体的には、離散コサイン変換(DCT)と低域フィルタ機構を用いて、空間的特徴から低周波グローバル構造成分を明示的に分離し、背景干渉を抑制する。 連続特異値分解(SVD)は、空間テクスチャと周波数構造の特徴の両方を独立して低ランクな線形部分空間を構築するために用いられる。 適応ゲーティング機構は、これらの双対ビューから射影距離を動的に融合させるように設計されている。 この戦略は、周波数部分空間の構造安定性を活用し、空間部分空間が背景特性に過度に収まらないようにする。 CUB-200-2011、Stanford Cars、Stanford Dogs、FGVC-Aircraftの4つのベンチマークデータセットに対する大規模な実験は、FEDSNetが優れた分類性能と堅牢性を示し、既存のメトリック学習アルゴリズムと比較して高い競争力を発揮することを示した。 複雑度解析により,提案するネットワークは精度と計算効率のバランスが良好であることが確認された。

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