Local Descriptors Weighted Adaptive Threshold Filtering For Few-Shot Learning

要約

少数ショット画像の分類は、限られた数のラベル付きサンプルを使用して新しいカテゴリを識別することを伴う、機械学習の分野における困難なタスクです。
近年、ローカル記述子に基づく方法がこの分野で大幅に進歩しました。
ただし、分類精度を向上させる鍵は、背景ノイズを効果的にフィルタリングし、画像カテゴリ情報に関連性の高い重要な局所記述子を正確に選択することにあります。
この課題に対処するために、ローカル記述子に対する革新的な加重適応閾値フィルタリング (WATF) 戦略を提案します。
この戦略は、現在のタスクと画像コンテキストに基づいて動的に調整できるため、画像カテゴリに最も関連するローカル記述子が選択されます。
これにより、モデルは無関係な背景領域からの干渉を効果的に軽減しながら、カテゴリ関連の情報にさらに焦点を当てることができます。
私たちの方法の有効性を評価するために、N ウェイ K ショット実験フレームワークを採用しました。
実験結果は、私たちの方法が選択された局所記述子のクラスタリング効果を改善するだけでなく、画像カテゴリ間の識別能力も大幅に強化することを示しています。
特に、私たちの方法は、追加の学習可能なパラメータを導入することなく、シンプルで軽量な設計哲学を維持しています。
この機能により、トレーニング段階とテスト段階の両方でフィルタリング機能の一貫性が保証され、メソッドの信頼性と実用性がさらに向上します。

要約(オリジナル)

Few-shot image classification is a challenging task in the field of machine learning, involving the identification of new categories using a limited number of labeled samples. In recent years, methods based on local descriptors have made significant progress in this area. However, the key to improving classification accuracy lies in effectively filtering background noise and accurately selecting critical local descriptors highly relevant to image category information. To address this challenge, we propose an innovative weighted adaptive threshold filtering (WATF) strategy for local descriptors. This strategy can dynamically adjust based on the current task and image context, thereby selecting local descriptors most relevant to the image category. This enables the model to better focus on category-related information while effectively mitigating interference from irrelevant background regions. To evaluate the effectiveness of our method, we adopted the N-way K-shot experimental framework. Experimental results show that our method not only improves the clustering effect of selected local descriptors but also significantly enhances the discriminative ability between image categories. Notably, our method maintains a simple and lightweight design philosophy without introducing additional learnable parameters. This feature ensures consistency in filtering capability during both training and testing phases, further enhancing the reliability and practicality of the method.

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