BDA-SketRet:ゼロショットSBIRのための2レベルドメイン適応【JST・京大機械翻訳】

Chaudhuri Ushasi; Chavan Ruchika; Banerjee Biplab; Dutta Anjan; Akata Zeynep

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202206313279717 整理番号：22P0275730

BDA-SketRet:ゼロショットSBIRのための2レベルドメイン適応【JST・京大機械翻訳】

BDA-SketRet: Bi-Level Domain Adaptation for Zero-Shot SBIR

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発行年： 2022年01月17日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年01月17日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

ゼロショットスケッチベース画像検索(ZS-SBIR)モデルの有効性は2つの課題により支配される。スケッチと画像の間の巨大な分布ギャップは,適切なドメインアラインメントを必要とする。さらに,タスクの細粒性と多くのカテゴリの高いクラス内分散は,スケッチ,画像,および意味空間のクラスごとの識別マッピングを必要とする。この前提の下で,BDA-SketRet,新しいZS-SBIRフレームワークを提案し,視覚的データ対の空間的および意味的特徴を徐々に整列させるための2レベルドメイン適応を行った。共有特徴を強調し,任意のスケッチまたは画像特異的アーチファクトの影響を低減するために,著者らは,意味特徴を整列させるための情報ボトルネックの概念に基づく新しい対称損失関数を提案し,一方,クロスエントロピーベース敵対損失を導入して,空間特徴マップを整列させた。最後に,CNNベースのモデルは,新しいトポロジー保存意味投影ネットワークを通して共有潜在空間の弁別性を確認した。拡張Skety,TU-BerlinおよびQuickDrawデータセットに関する実験結果は,文献上の鋭い改善を示した。【JST・京大機械翻訳】

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, 【Automatic Indexing@JST】

図形・画像処理一般 , パターン認識

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