論文の概要: Hybrid Open-set Segmentation with Synthetic Negative Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.08555v3
• Date: Wed, 24 Apr 2024 10:50:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-27 00:27:30.871944
• Title: Hybrid Open-set Segmentation with Synthetic Negative Data
• Title（参考訳）: 合成負データを用いたハイブリッドオープンセットセグメンテーション
• Authors: Matej Grcić, Siniša Šegvić,
• Abstract要約: 開集合セグメンテーションは、閉集合分類と異常検出を補完することで実現できる。 生成的および識別的手がかりを融合させる新しい異常スコアを提案する。 実験では、計算オーバーヘッドが無視できないにもかかわらず、強力なオープンセット性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Open-set segmentation can be conceived by complementing closed-set classification with anomaly detection. Many of the existing dense anomaly detectors operate through generative modelling of regular data or by discriminating with respect to negative data. These two approaches optimize different objectives and therefore exhibit different failure modes. Consequently, we propose a novel anomaly score that fuses generative and discriminative cues. Our score can be implemented by upgrading any closed-set segmentation model with dense estimates of dataset posterior and unnormalized data likelihood. The resulting dense hybrid open-set models require negative training images that can be sampled from an auxiliary negative dataset, from a jointly trained generative model, or from a mixture of both sources. We evaluate our contributions on benchmarks for dense anomaly detection and open-set segmentation. The experiments reveal strong open-set performance in spite of negligible computational overhead.
• Abstract（参考訳）: 開集合セグメンテーションは、閉集合分類と異常検出を補完することで実現できる。 既存の高密度異常検出器の多くは、正規データの生成モデリングや、負のデータに対する識別によって機能する。 これらの2つのアプローチは、異なる目的を最適化し、異なる障害モードを示す。 そこで本研究では,生成的および識別的手がかりを融合させる新しい異常スコアを提案する。 我々のスコアは、データセット後部および非正規化データの密度の高い推定値を持つ任意のクローズドセットセグメンテーションモデルをアップグレードすることで実現できる。 結果として得られる密集したハイブリッドなオープンセットモデルには、負のトレーニングイメージが必要で、これは正の負のデータセットから、共同で訓練された生成モデルから、あるいは両方のソースの混合からサンプリングすることができる。 我々は,高密度異常検出と開集合セグメンテーションのためのベンチマークへのコントリビューションを評価した。 この実験は、計算オーバーヘッドが無視できないにもかかわらず、強力なオープンセット性能を示す。

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