LaSO: Label-Set Operations networks for multi-label few-shot learning

[ysasano]

一言でいうと

マルチラベルのfew shot learningタスクにおいて集合演算の結果を最適化する手法の提案。2枚の画像をInceptionV3で特徴抽出し、そこからそれぞれのラベル / ラベルの和集合 / 積集合 / 差集合を推論する。集合演算には「逆順にしても同じ結果になる」などの拘束条件があるので再構築誤差も利用する。

論文リンク

https://arxiv.org/abs/1902.09811

著者/所属機関

Amit Alfassy, Leonid Karlinsky, Amit Aides, Joseph Shtok, Sivan Harary, Rogerio Feris, Raja Giryes, Alex M. Bronstein

• IBM Research AI
• School of Electrical Engineering, Tel-Aviv University
• Department of Computer Science, Technion

投稿日付(yyyy/MM/dd)

2019/2/29

概要

新規性・差分

手法

結果

コメント