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#894
summarized by : Asato Matsumoto
どんな論文か?
近年zero-shot leaningではseenとunseenの領域間で知識を伝達するために意味的にアライメントされた視覚表現を学習する手法が注目されている。一方でバイアスのある認識タスクを緩和するような意味的にフリーな視覚表現は考えられていない。そこでseenとunseenの領域を別々に扱うために、semantic-freeと-allignedの相補的な視覚表現を構築するDVBEを提案した。
新規性
新しい視覚表現手法であるDVBEを提案したこと。DVBEではsemantic-freeな表現をコンパクトにするために、クラス間の発散を最大化するSoftmaxを設計した。これにより、semantic-freeはseenクラスだけでなくunseenでも十分に識別することができる。
結果
5つのクラス分類データセットで実験を行い、DVBEは既存手法を平均5.7ポイント改善することが示された。正確な領域検出により、seen領域に偏った認識問題が大幅に軽減されたためと考えられる。
その他(なぜ通ったか?等)
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