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講演抄録/キーワード
講演名 2020-12-17 14:40
Belonging Network -- Few-shot One-class Image Classification for Classes with Various Distributions --
Takumi OhkumaHideki NakayamaUTPRMU2020-44
抄録 (和) Few-shot one-class classification は,少数の訓練画像のみを用いて,与えられたテスト画像のうちで対象となるクラスに属さないものを棄却することで,対象クラスの認識を行うタスクである.本タスクを解くための手法として,外部のデータリソースを事前知識として活用することのできるメタ学習が頻繁に用いられる.本論文では「Belonging Network (BeNet)」というメタ学習に基づく手法を提案した.我々は,対象となるクラスのデータ分布に関するいくつかの基本的な統計量を用いた実験を行い,単純な平均と分散の情報が精度の向上に貢献することを示した.その結果,BeNet はシンプルなモデル構造であるにも関わらず SoTA の精度を達成した. 
(英) Few-shot one-class image classification is the task of recognizing a particular class while rejecting test images that do not belong to the class using only a few given training images. One promising strategy for this task is to employ meta learning to transfer knowledge from existing resources. In this paper, we propose a simple meta-learning based method “Belonging Network (BeNet)”. We use and compare some basic statistics of target classes to sketch their distributions and find that simple mean and variance information of the training image set contributes to improving the performance. Despite its surprising simplicity, BeNet achieves state-of-the-art performance in our experiments.
キーワード (和) Few-shot learning / 画像認識 / One-class classification / メタ学習 / / / /  
(英) Few-shot learning / Image recognition / One-class classification / Meta learning / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 120, no. 300, PRMU2020-44, pp. 36-41, 2020年12月.
資料番号 PRMU2020-44 
発行日 2020-12-10 (PRMU) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034)
PDFダウンロード PRMU2020-44

研究会情報
研究会 PRMU  
開催期間 2020-12-17 - 2020-12-18 
開催地(和) オンライン開催 
開催地(英) Online 
テーマ(和) 転移学習・少数データからの学習 
テーマ(英) Transfer learning and few shot learning 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 PRMU 
会議コード 2020-12-PRMU 
本文の言語 英語 
タイトル(和)  
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Belonging Network 
サブタイトル(英) Few-shot One-class Image Classification for Classes with Various Distributions 
キーワード(1)(和/英) Few-shot learning / Few-shot learning  
キーワード(2)(和/英) 画像認識 / Image recognition  
キーワード(3)(和/英) One-class classification / One-class classification  
キーワード(4)(和/英) メタ学習 / Meta learning  
キーワード(5)(和/英) /  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 大熊 拓海 / Takumi Ohkuma / オオクマ タクミ
第1著者 所属(和/英) 東京大学 (略称: 東大)
The University of Tokyo (略称: UT)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 中山 英樹 / Hideki Nakayama / ナカヤマ ヒデキ
第2著者 所属(和/英) 東京大学 (略称: 東大)
The University of Tokyo (略称: UT)
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講演者
発表日時 2020-12-17 14:40:00 
発表時間 15 
申込先研究会 PRMU 
資料番号 IEICE-PRMU2020-44 
巻番号(vol) IEICE-120 
号番号(no) no.300 
ページ範囲 pp.36-41 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-PRMU-2020-12-10 


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