論文の概要: Grow and Merge: A Unified Framework for Continuous Categories Discovery
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.04174v1
- Date: Sun, 9 Oct 2022 05:49:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-11 15:34:15.547764
- Title: Grow and Merge: A Unified Framework for Continuous Categories Discovery
- Title(参考訳): Grow and Merge: 継続的カテゴリ発見のための統一フレームワーク
- Authors: Xinwei Zhang, Jianwen Jiang, Yutong Feng, Zhi-Fan Wu, Xibin Zhao, Hai
Wan, Mingqian Tang, Rong Jin, Yue Gao
- Abstract要約: 我々は、ラベルのないデータがカテゴリ発見システムに継続的に供給されるアプリケーションシナリオに焦点を当てる。
bf成長とマージ(bf GM)のフレームワークを開発し、成長相と融合相を交互に行う。
成長段階において、効果的なカテゴリマイニングのための継続的自己教師付き学習を通じて、特徴の多様性を高める。
マージフェーズでは、成長したモデルを静的モデルとマージして、既知のクラスのパフォーマンスを確実にします。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 44.28297337872006
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Although a number of studies are devoted to novel category discovery, most of
them assume a static setting where both labeled and unlabeled data are given at
once for finding new categories. In this work, we focus on the application
scenarios where unlabeled data are continuously fed into the category discovery
system. We refer to it as the {\bf Continuous Category Discovery} ({\bf CCD})
problem, which is significantly more challenging than the static setting. A
common challenge faced by novel category discovery is that different sets of
features are needed for classification and category discovery: class
discriminative features are preferred for classification, while rich and
diverse features are more suitable for new category mining. This challenge
becomes more severe for dynamic setting as the system is asked to deliver good
performance for known classes over time, and at the same time continuously
discover new classes from unlabeled data. To address this challenge, we develop
a framework of {\bf Grow and Merge} ({\bf GM}) that works by alternating
between a growing phase and a merging phase: in the growing phase, it increases
the diversity of features through a continuous self-supervised learning for
effective category mining, and in the merging phase, it merges the grown model
with a static one to ensure satisfying performance for known classes. Our
extensive studies verify that the proposed GM framework is significantly more
effective than the state-of-the-art approaches for continuous category
discovery.
- Abstract(参考訳): 多くの研究は、新しいカテゴリ発見に向けられているが、そのほとんどは、ラベル付きデータとラベルなしデータの両方が同時に与えられる静的な設定を前提としている。
本研究では,ラベルのないデータがカテゴリ発見システムに継続的に供給されるアプリケーションシナリオに注目した。
我々は、これを {\bf continuous category discovery} ({\bf ccd})問題と呼び、静的設定よりもかなり難しい。
新たなカテゴリー発見で直面する共通の課題は、分類と分類発見に異なる特徴セットが必要であることである: 分類に分類的特徴が好まれる一方で、リッチで多様な特徴が新しいカテゴリマイニングにより適している。
システムが既知のクラスの優れたパフォーマンスを提供するように要求されると同時に、ラベルのないデータから新しいクラスを継続的に発見するので、この課題は動的設定においてより厳しいものになる。
この課題に対処するため、成長段階と統合段階を交互に交互に作用する {\bf Grow and Merge} ({\bf GM}) のフレームワークを開発し、成長段階においては、効果的なカテゴリマイニングのための継続的自己教師付き学習を通じて特徴の多様性を増大させ、融合段階では、成長モデルと静的なモデルとの融合を行い、既知のクラスのパフォーマンスを満足させる。
本研究は,提案したGMフレームワークが連続圏探索の最先端手法よりも極めて有効であることを示す。
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