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J-GLOBAL ID：201902246570298059   整理番号：19A1822615

ゼロショット認識のための適応計量学習【JST・京大機械翻訳】

Adaptive Metric Learning For Zero-Shot Recognition

著者 (4件)： Jiang Huajie (Shanghai Institute of Microsystem and Information Technology, Chinese Academy of Sciences, Shanghai, China) ,  Wang Ruiping (Key Laboratory of Intelligent Information Processing, Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Shan Shiguang (Key Laboratory of Intelligent Information Processing, Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Chen Xilin (Key Laboratory of Intelligent Information Processing, Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China)
資料名： IEEE Signal Processing Letters  (IEEE Signal Processing Letters)
巻： 26  号： 9  ページ： 1270-1274  発行年： 2019年 
JST資料番号： W0576A  ISSN： 1070-9908  CODEN： ISPLEM  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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,意味情報が異なるカテゴリ間の関係を構築するために利用される新しいオブジェクトを認識する能力により,近年大きな人気を持っている。従来のZSLアプローチは,通常,見られるクラスの中でよりロバストな視覚-意味埋込みを学習することに焦点を合わせ,それらが適切であるか否かを考慮することなく,それらを非見られるクラスに直接適用する。ドメインギャップが見られるクラスと見られないクラスの間に存在することはよく知られている。このような問題に取り組むために,視覚サンプルとクラス意味論の間の互換性を測定するための新しい適応メトリック学習手法を提案した。ここでクラス類似性を利用して,見えないクラスへの視覚-意味埋込みを適応させた。4つのベンチマークZSLデータセットに関する広範な実験により,提案したアプローチの有効性を示した。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： 類似性 ,  ロバスト性 ,  有効性 ,  ベンチマーク ,  意味論 ,  互換性 ,  *学習 ,  視覚
準シソーラス用語： メトリック学習 ,  意味情報 , 【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 ,  適応 ,  計量 ,  学習