論文の概要: Measuring Human Perception to Improve Open Set Recognition
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.03519v4
- Date: Mon, 24 Apr 2023 20:48:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-27 03:55:08.548054
- Title: Measuring Human Perception to Improve Open Set Recognition
- Title（参考訳）: オープンセット認識を改善するための人間の知覚の測定
- Authors: Jin Huang, Derek Prijatelj, Justin Dulay and Walter Scheirer
- Abstract要約: オブジェクトが特定の視覚タスクに属しているか、属していないかを認識できる能力は、すべてのオープンセット認識アルゴリズムより優れている。
被験者による測定された反応時間は、クラスサンプルが別のクラスと混同される傾向にあるかどうかについての洞察を与えることができる。
新たな精神物理学的損失関数は、異なる画像に対する可変反応時間を示すディープネットワークにおける人間の行動と整合性を強制する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.124573231232705
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: The human ability to recognize when an object belongs or does not belong to a
particular vision task outperforms all open set recognition algorithms. Human
perception as measured by the methods and procedures of visual psychophysics
from psychology provides an additional data stream for algorithms that need to
manage novelty. For instance, measured reaction time from human subjects can
offer insight as to whether a class sample is prone to be confused with a
different class -- known or novel. In this work, we designed and performed a
large-scale behavioral experiment that collected over 200,000 human reaction
time measurements associated with object recognition. The data collected
indicated reaction time varies meaningfully across objects at the sample-level.
We therefore designed a new psychophysical loss function that enforces
consistency with human behavior in deep networks which exhibit variable
reaction time for different images. As in biological vision, this approach
allows us to achieve good open set recognition performance in regimes with
limited labeled training data. Through experiments using data from ImageNet,
significant improvement is observed when training Multi-Scale DenseNets with
this new formulation: it significantly improved top-1 validation accuracy by
6.02%, top-1 test accuracy on known samples by 9.81%, and top-1 test accuracy
on unknown samples by 33.18%. We compared our method to 10 open set recognition
methods from the literature, which were all outperformed on multiple metrics.
- Abstract（参考訳）: 対象が特定のビジョンタスクに属するかどうかを認識する人間の能力は、すべてのオープンセット認識アルゴリズムを上回っている。
心理学からの視覚的精神物理学の手法と手順によって測定される人間の知覚は、新規性を管理するアルゴリズムのための追加のデータストリームを提供する。
例えば、被験者から測定された反応時間は、クラスサンプルが既知のものや新しいものとは異なるクラスと混同される傾向にあるかどうかについての洞察を与えることができる。
本研究では,物体認識に関連する20万以上の反応時間測定を収集した大規模行動実験を考案し,実施した。
抽出された反応時間は、サンプルレベルのオブジェクト間で有意義に変化する。
そこで我々は,異なる画像に対して異なる反応時間を示す深層ネットワークにおいて,人間の行動と整合性を示す新しい精神物理学的損失関数を設計した。
バイオビジョンと同様に、このアプローチはラベル付きトレーニングデータに制限のあるレジームにおいて、優れたオープンセット認識性能を達成することができる。
ImageNetのデータを用いた実験により、マルチスケールDenseNetsのトレーニングでは、この新定式化により、トップ1の検証精度が6.02%、既知のサンプルでトップ1のテスト精度が9.81%、未知のサンプルでトップ1のテスト精度が33.18%向上した。
提案手法を文献から10個のオープンセット認識手法と比較し,複数の指標で比較した。
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