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。

関連論文リスト

• Reciprocal Point Learning Network with Large Electromagnetic Kernel for SAR Open-Set Recognition [6.226365654670747]
  Open Set Recognition (OSR)は、未知のクラスを「未知」と表現しながら、既知のクラスを分類することを目的とする。 オープンセットSAR分類を強化するために,相互学習ネットワークを用いた散乱カーネルと呼ばれる手法を提案する。 大規模属性散乱中心モデルに基づく畳み込みカーネルの設計を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-07T13:26:20Z)
• A Refreshed Similarity-based Upsampler for Direct High-Ratio Feature Upsampling [54.05517338122698]
  本稿では,セマンティック・アウェアとディテール・アウェアの両方の観点から,明示的に制御可能なクエリキー機能アライメントを提案する。 また,モーザイクアーティファクトを緩和するのには単純だが有効であるHR特徴量に対して,きめ細かな近傍選択戦略を開発した。 提案するReSFUフレームワークは,異なるセグメンテーションアプリケーション上での良好な性能を一貫して達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-02T14:12:21Z)
• Mutual-Guided Dynamic Network for Image Fusion [51.615598671899335]
  画像融合のための新しい相互誘導動的ネットワーク(MGDN)を提案する。 5つのベンチマークデータセットによる実験結果から,提案手法は4つの画像融合タスクにおいて既存手法よりも優れていることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-24T03:50:37Z)
• PARFormer: Transformer-based Multi-Task Network for Pedestrian Attribute Recognition [23.814762073093153]
  4つのモジュールを含むPARFormerという,純粋なトランスフォーマーベースのマルチタスクPARネットワークを提案する。 特徴抽出モジュールでは,特徴抽出のための強力なベースラインを構築し,複数のPARベンチマークで競合する結果を得る。 視点認識モジュールでは、歩行者属性に対する視点の影響を探索し、マルチビューのコントラスト損失を提案する。 属性認識モジュールでは、負の正の不均衡問題を緩和し、属性予測を生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-14T16:27:56Z)
• Specificity-preserving RGB-D Saliency Detection [103.3722116992476]
  本稿では,RGB-Dサリエンシ検出のための特異性保存ネットワーク(SP-Net)を提案する。 2つのモダリティ特化ネットワークと共有学習ネットワークを採用し、個別および共有唾液マップを生成する。 6つのベンチマークデータセットの実験では、SP-Netは他の最先端の手法よりも優れています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-18T14:14:22Z)
• Hierarchical Deep CNN Feature Set-Based Representation Learning for Robust Cross-Resolution Face Recognition [59.29808528182607]
  クロスリゾリューション顔認識(CRFR)は、インテリジェントな監視およびバイオメトリックフォレンジックにおいて重要である。 既存の浅層学習と深層学習に基づく手法は、HR-LR対を共同特徴空間にマッピングすることに焦点を当てている。 本研究では,多レベル深層畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の機能を完全に活用し,堅牢なCRFRを実現することを目的とする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-25T14:03:42Z)
• Sequential Hierarchical Learning with Distribution Transformation for Image Super-Resolution [83.70890515772456]
  画像SRのための逐次階層学習型超解像ネットワーク(SHSR)を構築した。 特徴のスケール間相関を考察し、階層的情報を段階的に探索するシーケンシャルなマルチスケールブロック(SMB)を考案する。 実験結果から,SHSRは最先端手法に優れた定量的性能と視覚的品質が得られることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-19T01:35:53Z)
• Hybrid Embedded Deep Stacked Sparse Autoencoder with w_LPPD SVM Ensemble [13.981652331491558]
  本稿では,新しいディープオートエンコーダについて述べる。 トレーニング中にオリジナルの機能を埋め込んで、弱い隠蔽層出力をフィルタリングすることで、差別的な深い特徴を学習することができる。 実験の結果,提案した特徴学習法は,他の既存および最先端の特徴学習アルゴリズムと比較して,優れた性能を示すことがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-17T04:06:05Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。