#624
summarized by : QIUYUE
Compressing Unknown Images With Product Quantizer for Efficient Zero-Shot Classification
Jin Li, Xuguang Lan, Yang Liu, Le Wang, Nanning Zheng

どんな論文か？

従来のZero-Shot LearningタスクではNearest Neighbor searchが用いられ計算複雑度が高い．ZSLタスクではseenとunseenクラスのセマンティック属性を共有する所から，視覚特徴をコンパクトなコードに圧縮するProduct Quantization Zero-Shot Learning (PQZSL)手法を提案．特に視覚特徴をsemantic spaceに射影
placeholder

新規性

Seen classesからproduct quantizerを学習し，unseen classesをquantizeする手法を提案。これにより，データベースを圧縮して高効率的にnearset neighbor searchを行える．

結果

ImageNet,SUN,CUB,AWA,aPYなどのデータセットにおいて，SOTAなGeneralized Zero-Shot Learning (GZSL)精度を達成．同時に，提案のANN(Approximate Nearest Neighbor)は従来の10－100速い．

その他（なぜ通ったか？等）

Zero-Shot Learningは様々な応用において重要で，この文章で高効率的な汎用性が高いZSLのためのproduct quantizerを提案．

このページで利用されている画像は論文から引用しています．