論文の概要: The Devil is in the Wrongly-classified Samples: Towards Unified Open-set Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.04002v1
• Date: Wed, 8 Feb 2023 11:34:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-09 16:38:45.589278
• Title: The Devil is in the Wrongly-classified Samples: Towards Unified Open-set Recognition
• Title（参考訳）: 悪は誤って分類されたサンプルにある:統一されたオープンセット認識を目指して
• Authors: Jun Cen, Di Luan, Shiwei Zhang, Yixuan Pei, Yingya Zhang, Deli Zhao, Shaojie Shen, Qifeng Chen
• Abstract要約: Open-set Recognition (OSR) は、トレーニングプロセス中にクラスが見えないテストサンプルを特定することを目的としている。 近年,Unified Open-set Recognition (UOSR) が提案されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 61.28722817272917
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Open-set Recognition (OSR) aims to identify test samples whose classes are not seen during the training process. Recently, Unified Open-set Recognition (UOSR) has been proposed to reject not only unknown samples but also known but wrongly classified samples, which tends to be more practical in real-world applications. The UOSR draws little attention since it is proposed, but we find sometimes it is even more practical than OSR in the real world applications, as evaluation results of known but wrongly classified samples are also wrong like unknown samples. In this paper, we deeply analyze the UOSR task under different training and evaluation settings to shed light on this promising research direction. For this purpose, we first evaluate the UOSR performance of several OSR methods and show a significant finding that the UOSR performance consistently surpasses the OSR performance by a large margin for the same method. We show that the reason lies in the known but wrongly classified samples, as their uncertainty distribution is extremely close to unknown samples rather than known and correctly classified samples. Second, we analyze how the two training settings of OSR (i.e., pre-training and outlier exposure) influence the UOSR. We find although they are both beneficial for distinguishing known and correctly classified samples from unknown samples, pre-training is also helpful for identifying known but wrongly classified samples while outlier exposure is not. In addition to different training settings, we also formulate a new evaluation setting for UOSR which is called few-shot UOSR, where only one or five samples per unknown class are available during evaluation to help identify unknown samples. We propose FS-KNNS for the few-shot UOSR to achieve state-of-the-art performance under all settings.
• Abstract（参考訳）: Open-set Recognition (OSR) は、トレーニングプロセス中にクラスが見えないテストサンプルを特定することを目的としている。 近年、統一オープンセット認識 (unified open-set recognition, uosr) は未知のサンプルだけでなく、既知のサンプルも否定することが提案されている。 UOSRは提案されてからほとんど注目されていないが、未知のサンプルと同様、未知の分類されたサンプルの評価結果が間違っているため、実世界のアプリケーションではOSRよりも実用的であることがある。 本稿では,UOSRタスクを異なるトレーニングおよび評価設定下で深く分析し,この有望な研究方向性を明らかにする。 そこで本研究では,いくつかのosr法のuosr性能をまず評価し,同一手法においてuosr性能がosr性能を一貫して上回っていることを示す。 その結果,不確かさ分布は未知の試料に非常に近いため,未知の分類標本よりも未知の分類標本に非常に近いことが明らかとなった。 第2に、OSRの2つのトレーニング設定(事前トレーニングと外部露出)がUOSRにどのように影響するかを分析する。 未知のサンプルから既知の分類標本と正しく分類された試料を区別するのに有用であるが、事前訓練は未知の分類標本を識別するのにも有用である。 異なるトレーニング設定に加えて、未知のクラスごとに1つまたは5つのサンプルしか使用できないUOSRと呼ばれるUOSRの新しい評価設定を定式化し、未知のサンプルを特定するのに役立てる。 FS-KNNSを複数ショットのUOSRに対して提案し,全設定で最先端性能を実現する。

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