論文の概要: Towards Novel Class Discovery: A Study in Novel Skin Lesions Clustering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.16451v1
• Date: Thu, 28 Sep 2023 13:59:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-29 14:19:57.588901
• Title: Towards Novel Class Discovery: A Study in Novel Skin Lesions Clustering
• Title（参考訳）: 新しいクラス発見に向けて:新しい皮膚病変クラスタリングに関する研究
• Authors: Wei Feng, Lie Ju, Lin Wang, Kaimin Song, Zongyuan Ge
• Abstract要約: 皮膚内視鏡画像データセットから新しい意味クラスを自動的に発見する新しいクラス発見フレームワークを提案する。 具体的には、まずコントラスト学習を用いて、既知のカテゴリと未知のカテゴリのすべてのデータに基づいて、頑健で偏りのない特徴表現を学習する。 皮膚科学データセットISIC 2019について広範な実験を行い,本手法が既知のカテゴリの知識を有効活用し,新たな意味カテゴリーを発見できることを実験的に示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.24175320515204
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Existing deep learning models have achieved promising performance in recognizing skin diseases from dermoscopic images. However, these models can only recognize samples from predefined categories, when they are deployed in the clinic, data from new unknown categories are constantly emerging. Therefore, it is crucial to automatically discover and identify new semantic categories from new data. In this paper, we propose a new novel class discovery framework for automatically discovering new semantic classes from dermoscopy image datasets based on the knowledge of known classes. Specifically, we first use contrastive learning to learn a robust and unbiased feature representation based on all data from known and unknown categories. We then propose an uncertainty-aware multi-view cross pseudo-supervision strategy, which is trained jointly on all categories of data using pseudo labels generated by a self-labeling strategy. Finally, we further refine the pseudo label by aggregating neighborhood information through local sample similarity to improve the clustering performance of the model for unknown categories. We conducted extensive experiments on the dermatology dataset ISIC 2019, and the experimental results show that our approach can effectively leverage knowledge from known categories to discover new semantic categories. We also further validated the effectiveness of the different modules through extensive ablation experiments. Our code will be released soon.
• Abstract（参考訳）: 既存の深層学習モデルは皮膚画像から皮膚疾患を認識する上で有望な性能を達成した。 しかし、これらのモデルは事前に定義されたカテゴリのサンプルのみを認識でき、クリニックにデプロイされると、新しい未知のカテゴリからのデータが常に現れている。 したがって、新しいデータから新しい意味カテゴリーを自動的に発見し、識別することが重要である。 本稿では,既知のクラス知識に基づいてdermoscopy画像データセットから新しい意味クラスを自動的に発見する新しいクラス発見フレームワークを提案する。 具体的には、まずコントラスト学習を用いて、既知のカテゴリと未知のカテゴリの全データに基づいて、頑健で偏りのない特徴表現を学習する。 次に,不確実性を考慮した多視点クロス仮想スーパービジョン戦略を提案し,自己ラベル戦略によって生成された疑似ラベルを用いて,全データカテゴリを共同で学習する。 最後に,局所的なサンプル類似性を通じて周辺情報を集約することで,疑似ラベルをさらに洗練し,未知のカテゴリに対するモデルのクラスタリング性能を向上させる。 皮膚科学データセットISIC 2019について広範な実験を行い,本手法が既知のカテゴリからの知識を有効活用し,新たな意味カテゴリーを発見できることを実験的に示した。 また,広範囲なアブレーション実験により,異なるモジュールの有効性を検証した。 私たちのコードはまもなくリリースされます。

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