論文の概要: torchosr -- a PyTorch extension package for Open Set Recognition models
evaluation in Python
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.09646v1
- Date: Tue, 16 May 2023 17:45:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-17 13:41:57.119687
- Title: torchosr -- a PyTorch extension package for Open Set Recognition models
evaluation in Python
- Title（参考訳）: torchosr -- Pythonでのオープンセット認識モデル評価のためのPyTorch拡張パッケージ
- Authors: Joanna Komorniczak and Pawel Ksieniewicz
- Abstract要約: この記事では、PyTorchライブラリと互換性のあるPythonパッケージであるTorchosrパッケージについて紹介する。
このパッケージはオープンセット認識の分野で2つの最先端の方法を提供している。
著者らは、このパッケージで利用できる最先端のメソッドが、ドメイン内の関連するソリューションの正しいオープンソース実装の源になることを望んでいる。
- 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: The article presents the torchosr package - a Python package compatible with
PyTorch library - offering tools and methods dedicated to Open Set Recognition
in Deep Neural Networks. The package offers two state-of-the-art methods in the
field, a set of functions for handling base sets and generation of derived sets
for the Open Set Recognition task (where some classes are considered unknown
and used only in the testing process) and additional tools to handle datasets
and methods. The main goal of the package proposal is to simplify and promote
the correct experimental evaluation, where experiments are carried out on a
large number of derivative sets with various Openness and class-to-category
assignments. The authors hope that state-of-the-art methods available in the
package will become a source of a correct and open-source implementation of the
relevant solutions in the domain.
- Abstract（参考訳）: この記事では、pytorchライブラリと互換性のあるpythonパッケージであるtorchosrパッケージを紹介する。ディープニューラルネットワークのオープンセット認識専用のツールとメソッドを提供する。
このパッケージは、オープンセット認識タスク(いくつかのクラスは未知と見なされ、テストプロセスでのみ使用される)のベースセットと派生セットを処理する関数のセットと、データセットやメソッドを扱うための追加のツールの2つの最先端のメソッドを提供する。
パッケージ提案の主な目的は、様々なオープンネスとクラス・ツー・カテゴリの割り当てを持つ多数のデリバティブ・セットで実験を行う、適切な実験評価の簡素化と促進である。
著者らは、パッケージで利用できる最先端のメソッドが、ドメイン内の関連するソリューションの正しいオープンソース実装の源になることを望んでいる。
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