論文の概要: Contrastive Learning for Cross-Domain Open World Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.09257v1
• Date: Thu, 17 Mar 2022 11:23:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-18 16:00:26.482886
• Title: Contrastive Learning for Cross-Domain Open World Recognition
• Title（参考訳）: クロスドメインオープンワールド認識のためのコントラスト学習
• Authors: Francesco Cappio Borlino, Silvia Bucci, Tatiana Tommasi
• Abstract要約: 進化する能力は、知識が製造者によって注入されるものに限定されない貴重な自律エージェントにとって基本的なものである。 新しいクラスをインクリメンタルに含めるのに適した機能空間を学習し、様々な視覚領域にまたがる知識を捉えることができることを示す。 本手法は,学習エピソードごとの効果的な停止基準を付与し,新たな自己ペースしきい値設定戦略を活用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.660958043781154
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The ability to evolve is fundamental for any valuable autonomous agent whose knowledge cannot remain limited to that injected by the manufacturer. Consider for example a home assistant robot: it should be able to incrementally learn new object categories when requested, but also to recognize the same objects in different environments (rooms) and poses (hand-held/on the floor/above furniture), while rejecting unknown ones. Despite its importance, this scenario has started to raise interest in the robotic community only recently and the related research is still in its infancy, with existing experimental testbeds but no tailored methods. With this work, we propose the first learning approach that deals with all the previously mentioned challenges at once by exploiting a single contrastive objective. We show how it learns a feature space perfectly suitable to incrementally include new classes and is able to capture knowledge which generalizes across a variety of visual domains. Our method is endowed with a tailored effective stopping criterion for each learning episode and exploits a novel self-paced thresholding strategy that provides the classifier with a reliable rejection option. Both these contributions are based on the observation of the data statistics and do not need manual tuning. An extensive experimental analysis confirms the effectiveness of the proposed approach establishing the new state-of-the-art. The code is available at https://github.com/FrancescoCappio/Contrastive_Open_World.
• Abstract（参考訳）: 進化する能力は、知識が製造者が注入するものに限定されない貴重な自律エージェントにとって基本的なものである。 例えば、ホームアシスタントロボットを考えると、要求された時に新しいオブジェクトカテゴリを段階的に学習できるだけでなく、異なる環境(部屋)とポーズ(床/上/上家具)で同じオブジェクトを認識でき、未知のものも拒否できる。 その重要性にもかかわらず、このシナリオはロボットコミュニティへの関心を高め始めたばかりで、関連する研究はまだ初期段階にあり、既存の実験的なテストベッドは用意されていない。 本研究では,1つの対照的な目的を生かして,先に述べたすべての課題に同時に対処する,最初の学習手法を提案する。 我々は、新しいクラスをインクリメンタルに含むのに最適な機能空間をどのように学習するかを示し、様々なビジュアルドメインにまたがる知識をキャプチャする。 本手法は,学習エピソード毎に適応した効果的な停止基準を付与し,分類器に信頼性の高い拒否オプションを提供する新しい自己ペースのしきい値戦略を活用できる。 これらの貢献はどちらもデータ統計の観察に基づいており、手動のチューニングは必要ない。 広範な実験分析により,新たな最先端技術を確立するための提案手法の有効性が確認された。 コードはhttps://github.com/francescocappio/contrastive_open_worldで入手できる。

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