論文の概要: M2IOSR: Maximal Mutual Information Open Set Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.02373v2
• Date: Fri, 6 Aug 2021 00:37:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-09 11:39:02.337750
• Title: M2IOSR: Maximal Mutual Information Open Set Recognition
• Title（参考訳）: M2IOSR: 最大相互情報開集合認識
• Authors: Xin Sun, Henghui Ding, Chi Zhang, Guosheng Lin, Keck-Voon Ling
• Abstract要約: オープンセット認識のための合理化アーキテクチャを用いた相互情報に基づく手法を提案する。 提案手法は, ベースラインの性能を著しく向上させ, 連続したベンチマークによる新しい最先端結果を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.1393314282815
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this work, we aim to address the challenging task of open set recognition (OSR). Many recent OSR methods rely on auto-encoders to extract class-specific features by a reconstruction strategy, requiring the network to restore the input image on pixel-level. This strategy is commonly over-demanding for OSR since class-specific features are generally contained in target objects, not in all pixels. To address this shortcoming, here we discard the pixel-level reconstruction strategy and pay more attention to improving the effectiveness of class-specific feature extraction. We propose a mutual information-based method with a streamlined architecture, Maximal Mutual Information Open Set Recognition (M2IOSR). The proposed M2IOSR only uses an encoder to extract class-specific features by maximizing the mutual information between the given input and its latent features across multiple scales. Meanwhile, to further reduce the open space risk, latent features are constrained to class conditional Gaussian distributions by a KL-divergence loss function. In this way, a strong function is learned to prevent the network from mapping different observations to similar latent features and help the network extract class-specific features with desired statistical characteristics. The proposed method significantly improves the performance of baselines and achieves new state-of-the-art results on several benchmarks consistently.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,オープンセット認識(OSR)の課題に対処することを目的とする。 近年のOSR法の多くは、自動エンコーダを使用して、再構成戦略によってクラス固有の特徴を抽出し、入力画像をピクセルレベルで復元する必要がある。 クラス固有の機能は一般的にすべてのピクセルではなくターゲットオブジェクトに含まれているため、この戦略はosrの要求過剰である。 ここでは,画素レベルの再構築戦略を捨て,クラス固有の特徴抽出の有効性向上により多くの注意を払う。 本稿では,M2IOSR (Maximal Mutual Information Open Set Recognition) を用いた相互情報ベース手法を提案する。 提案したM2IOSRは,与えられた入力と潜在特徴との相互情報を複数のスケールで最大化することにより,クラス固有の特徴を抽出するエンコーダのみを使用する。 一方、開空間リスクをさらに低減するために、潜在特徴は KL-発散損失関数によってクラス条件ガウス分布に制約される。 このようにして、ネットワークが同様の潜在特徴に異なる観測結果がマッピングされることを防止し、所望の統計特性を持つクラス固有の特徴を抽出する。 提案手法は, ベースラインの性能を著しく向上させ, 連続したベンチマークによる新しい最先端結果を実現する。

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