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J-GLOBAL ID：201802264878749766   整理番号：18A2231661

ゼロショット学習のための多様体整列意味特徴の生成【JST・京大機械翻訳】

Generating Manifold-Aligned Semantic Feature for Zero-Shot Learning

著者 (4件)： Wang Jidong (Zhejiang University, Institute of Artificial Intelligence, Hangzhou, China) ,  Li Yanan (Zhejiang University, Institute of Artificial Intelligence, Hangzhou, China) ,  Pang Zhangyang (Zhejiang University, Institute of Artificial Intelligence, Hangzhou, China) ,  Wang Donghui (Zhejiang University, Institute of Artificial Intelligence, Hangzhou, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICIP  ページ： 1613-1617  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ゼロショット学習(ZSL)は,視覚インスタンスが訓練集合に含まれない新しいクラスを認識することを必要とするタスクである。最先端のZSL法のほとんどは,視覚-意味マッピングを学習するための意味的埋め込みに頼っている。しかしながら,画像特徴空間と意味埋め込み空間の間に巨大なギャップが存在する。主な困難は,非見られるクラスへの強い移動能力を持つマッピングを学習する方法にある。一般的適応ネットワーク(GAN)の強いドメイン移動能力によって動機づけられて,著者らは,画像特徴空間における多様体によって調整するために,多様体を設計する新しい意味的埋込みを生み出すために,新しい方法を導入した。これらの新しい意味論的埋め込みは,見えないクラスへの視覚的意味マッピングの伝達能力を上げることができて,このように,ZSL性能の改良に導いた。ベンチマークに関する実験結果は,state of the ートに対する優位性を示した。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 意味論 ,  視覚 ,  ベンチマーク ,  *学習 ,  *アラインメント ,  *多様体 ,  画像特性
準シソーラス用語： 適応ネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： ショット ,  学習 ,  多様体 ,  整列