論文の概要: Large-Scale Open-Set Classification Protocols for ImageNet
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.06789v1
- Date: Thu, 13 Oct 2022 07:01:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-14 14:47:57.993681
- Title: Large-Scale Open-Set Classification Protocols for ImageNet
- Title(参考訳): ImageNetのための大規模オープンセット分類プロトコル
- Authors: Jesus Andres Palechor Anacona, Annesha Bhoumik, Manuel G\"unther
- Abstract要約: Open-Set Classification (OSC) は、実世界のシナリオにクローズドセットの分類モデルを適用することを目的としている。
本稿では,未知のクラスと未知のクラスの間で,異なるレベルの類似性を持つ自然画像のリッチなデータセットを提供する3つのオープンセットプロトコルを提案する。
本稿では,ディープラーニングモデルのトレーニングが既知のサンプルの分類と未知のサンプルの拒絶の両方に対処するかどうかを評価するために,新しい検証基準を提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Open-Set Classification (OSC) intends to adapt closed-set classification
models to real-world scenarios, where the classifier must correctly label
samples of known classes while rejecting previously unseen unknown samples.
Only recently, research started to investigate on algorithms that are able to
handle these unknown samples correctly. Some of these approaches address OSC by
including into the training set negative samples that a classifier learns to
reject, expecting that these data increase the robustness of the classifier on
unknown classes. Most of these approaches are evaluated on small-scale and
low-resolution image datasets like MNIST, SVHN or CIFAR, which makes it
difficult to assess their applicability to the real world, and to compare them
among each other. We propose three open-set protocols that provide rich
datasets of natural images with different levels of similarity between known
and unknown classes. The protocols consist of subsets of ImageNet classes
selected to provide training and testing data closer to real-world scenarios.
Additionally, we propose a new validation metric that can be employed to assess
whether the training of deep learning models addresses both the classification
of known samples and the rejection of unknown samples. We use the protocols to
compare the performance of two baseline open-set algorithms to the standard
SoftMax baseline and find that the algorithms work well on negative samples
that have been seen during training, and partially on out-of-distribution
detection tasks, but drop performance in the presence of samples from
previously unseen unknown classes.
- Abstract(参考訳): Open-Set Classification (OSC)は、未確認の未知のサンプルを拒絶しながら、分類器が既知のクラスのサンプルを正しくラベル付けする必要がある実世界のシナリオに、クローズドセットの分類モデルを適用することを目的としている。
最近になって、これらの未知のサンプルを正しく処理できるアルゴリズムの研究が始まった。
これらのアプローチのいくつかは、未知のクラスにおける分類器の堅牢性を高めることを期待して、分類器が拒否することを学習する負のサンプルをトレーニングセットに含めることでOSCに対処する。
これらのアプローチのほとんどは、mnist、svhn、cifarなどの小規模で低解像度の画像データセットで評価されており、現実世界への適用性を評価し、それらを比較することが難しい。
本研究では,未知のクラスと未知のクラスの類似度が異なる自然画像のリッチなデータセットを提供する3つのオープンセットプロトコルを提案する。
プロトコルは、実際のシナリオに近いトレーニングとテストデータを提供するために選択されたimagenetクラスのサブセットで構成されている。
さらに,ディープラーニングモデルのトレーニングが既知のサンプルの分類と未知のサンプルの拒絶の両方に対処するかどうかを評価するために,新しい検証基準を提案する。
2つのベースラインオープンセットアルゴリズムのパフォーマンスを標準のsoftmaxベースラインと比較するためにプロトコルを使用し、トレーニング中に見られた負のサンプル、一部は分散検出タスクで動作し、以前は見つからなかった未知のクラスからのサンプルが存在する場合のパフォーマンスを低下させる。
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