論文の概要: Improving Open-Set Semi-Supervised Learning with Self-Supervision

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.10127v3
• Date: Wed, 29 Nov 2023 23:02:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-04 19:05:15.472149
• Title: Improving Open-Set Semi-Supervised Learning with Self-Supervision
• Title（参考訳）: 自己スーパービジョンによるオープンセットセミスーパービジョン学習の改善
• Authors: Erik Wallin, Lennart Svensson, Fredrik Kahl, Lars Hammarstrand
• Abstract要約: オープンセット半教師あり学習(OSSL)は、半教師あり学習における実践的なシナリオを具現化する。 我々は,自己スーパービジョンを通じて,ラベルのないすべてのデータから学習を容易にするOSSLフレームワークを提案する。 提案手法は, 評価されたベンチマーク問題の多くに対して, 最先端の結果をもたらす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.944469874692459
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Open-set semi-supervised learning (OSSL) embodies a practical scenario within semi-supervised learning, wherein the unlabeled training set encompasses classes absent from the labeled set. Many existing OSSL methods assume that these out-of-distribution data are harmful and put effort into excluding data belonging to unknown classes from the training objective. In contrast, we propose an OSSL framework that facilitates learning from all unlabeled data through self-supervision. Additionally, we utilize an energy-based score to accurately recognize data belonging to the known classes, making our method well-suited for handling uncurated data in deployment. We show through extensive experimental evaluations that our method yields state-of-the-art results on many of the evaluated benchmark problems in terms of closed-set accuracy and open-set recognition when compared with existing methods for OSSL. Our code is available at https://github.com/walline/ssl-tf2-sefoss.
• Abstract（参考訳）: オープンセット半教師付き学習(OSSL)は、ラベル付き集合から欠席したクラスを含む、半教師付き学習の実践シナリオを具現化する。 既存のOSSLメソッドの多くは、これらのアウト・オブ・ディストリビューションデータは有害であると仮定し、トレーニング対象から未知のクラスに属するデータを除外する努力を払っている。 対照的に,自己スーパービジョンによるラベルなしデータからの学習を容易にするosslフレームワークを提案する。 さらに,エネルギベースのスコアを用いて既知のクラスに属するデータを正確に認識し,デプロイ時の未処理データの処理に適していることを示す。 提案手法は,OSSLの既存手法と比較して,クローズドセット精度とオープンセット認識の観点から,評価されたベンチマーク問題の多くに対して,最先端の結果が得られることを示す。 私たちのコードはhttps://github.com/walline/ssl-tf2-sefossで利用可能です。

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