The main question we address in this paper is how to scale up visual recognition of unseen classes, also known as zero-shot learning, to tens of thousands of categories as in the ImageNet-21K benchmark. At this scale, especially with many fine-grained categories included in ImageNet-21K, it is critical to learn quality visual semantic representations that are discriminative enough to recognize unseen classes and distinguish them from seen ones. We propose a \emph{H}ierarchical \emph{G}raphical knowledge \emph{R}epresentation framework for the confidence-based classification method, dubbed as HGR-Net. Our experimental results demonstrate that HGR-Net can grasp class inheritance relations by utilizing hierarchical conceptual knowledge. Our method significantly outperformed all existing techniques, boosting the performance by 7\% compared to the runner-up approach on the ImageNet-21K benchmark. We show that HGR-Net is learning-efficient in few-shot scenarios. We also analyzed our method on smaller datasets like ImageNet-21K-P, 2-hops and 3-hops, demonstrating its generalization ability. Our benchmark and code are available at https://kaiyi.me/p/hgrnet.html.


翻译:我们在本文件中处理的主要问题是,如何将隐蔽类的视觉识别(又称零光学习)提升到成象网21K基准中的数万个类别。在这个规模上,特别是图像网21K中包含的许多细细分类类别,学习高质量的视觉语义表达方式至关重要,这些表达方式具有歧视性,足以识别隐蔽类并将其与所见类区分开来。我们建议为基于信任的分类方法(称为HGR-Net)建立一个显示框架,称为“零光学习”。我们的实验结果显示,HGR-Net能够利用等级概念知识掌握阶级继承关系。我们的方法大大超越了所有现有技术,比图像网21K基准的脱步方法提高了7个百分点的性能。我们显示,HGR-Net在微小的情景下学习效率。我们还分析了我们关于图像网-21K-P、2-hops和3hops/hops等较小数据集的方法,展示了它的一般化能力。我们的代码和代码在 http://yima/s.

0
下载
关闭预览

相关内容

通过学习、实践或探索所获得的认识、判断或技能。
零样本文本分类,Zero-Shot Learning for Text Classification
专知会员服务
95+阅读 · 2020年5月31日
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
164+阅读 · 2020年3月18日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
征稿 | International Joint Conference on Knowledge Graphs (IJCKG)
开放知识图谱
2+阅读 · 2022年5月20日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Workshop
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年12月20日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium8
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月16日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium6
中国图象图形学学会CSIG
2+阅读 · 2021年11月12日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月3日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
12+阅读 · 2019年3月14日
VIP会员
相关资讯
征稿 | International Joint Conference on Knowledge Graphs (IJCKG)
开放知识图谱
2+阅读 · 2022年5月20日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Workshop
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年12月20日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium8
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月16日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium6
中国图象图形学学会CSIG
2+阅读 · 2021年11月12日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月3日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员