論文の概要: Multi-Attribute Open Set Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.06809v1
• Date: Sun, 14 Aug 2022 09:04:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-16 13:50:37.846014
• Title: Multi-Attribute Open Set Recognition
• Title（参考訳）: マルチ属性オープンセット認識
• Authors: Piyapat Saranrittichai, Chaithanya Kumar Mummadi, Claudia Blaiotta, Mauricio Munoz and Volker Fischer
• Abstract要約: 従来のOSRを多属性設定に一般化する新しい問題設定を提案する。 これらのベースラインは、トレーニングデータセットに急激な相関が存在する場合、ショートカットに対して脆弱であることを示す。 我々は、この挙動が、合成データセットと実世界のデータセットの両方で異なるベースラインで一致していることを示す実証的な証拠を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.012240324005977
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Open Set Recognition (OSR) extends image classification to an open-world setting, by simultaneously classifying known classes and identifying unknown ones. While conventional OSR approaches can detect Out-of-Distribution (OOD) samples, they cannot provide explanations indicating which underlying visual attribute(s) (e.g., shape, color or background) cause a specific sample to be unknown. In this work, we introduce a novel problem setup that generalizes conventional OSR to a multi-attribute setting, where multiple visual attributes are simultaneously recognized. Here, OOD samples can be not only identified but also categorized by their unknown attribute(s). We propose simple extensions of common OSR baselines to handle this novel scenario. We show that these baselines are vulnerable to shortcuts when spurious correlations exist in the training dataset. This leads to poor OOD performance which, according to our experiments, is mainly due to unintended cross-attribute correlations of the predicted confidence scores. We provide an empirical evidence showing that this behavior is consistent across different baselines on both synthetic and real world datasets.
• Abstract（参考訳）: Open Set Recognition (OSR)は、既知のクラスを同時に分類し、未知のクラスを識別することで、画像分類をオープンワールド設定に拡張する。 従来のOSRアプローチでは、Out-of-Distribution (OOD) サンプルを検出できるが、基礎となる視覚属性(例えば、形状、色、背景)が特定のサンプルを未知にすることを示す説明はできない。 本稿では,従来のOSRを複数の視覚属性を同時に認識するマルチ属性設定に一般化する新しい問題設定を提案する。 ここでは、OODサンプルを識別できるだけでなく、未知の属性によって分類することもできる。 我々は,この新たなシナリオに対応するために,OSRベースラインのシンプルな拡張を提案する。 これらのベースラインは、トレーニングデータセットに散発的な相関がある場合、ショートカットに対して脆弱であることを示す。 これによりood性能が低下し、実験によれば、主に予測された信頼度スコアの意図しないクロス属性相関が原因である。 我々は、この挙動が、合成データセットと実世界のデータセットの両方で異なるベースラインで一致していることを示す実証的な証拠を提供する。

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