論文の概要: A Survey on Open-Set Image Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.15571v1
• Date: Mon, 25 Dec 2023 00:30:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-27 17:43:06.121294
• Title: A Survey on Open-Set Image Recognition
• Title（参考訳）: オープンセット画像認識に関する調査
• Authors: Jiayin Sun and Qiulei Dong
• Abstract要約: オープンセット画像認識(OSR)は、既知のクラスサンプルの分類と、テストセット内の未知クラスサンプルの識別の両方を目的としている。 我々は,既存のDNNベースのOSR手法を包括的にレビューする新しい分類法を提案する。 我々は、粗粒度データセットと細粒度データセットの両方において、典型的なOSR法と最先端OSR法のパフォーマンスを比較した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.474539379698538
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Open-set image recognition (OSR) aims to both classify known-class samples and identify unknown-class samples in the testing set, which supports robust classifiers in many realistic applications, such as autonomous driving, medical diagnosis, security monitoring, etc. In recent years, open-set recognition methods have achieved more and more attention, since it is usually difficult to obtain holistic information about the open world for model training. In this paper, we aim to summarize the up-to-date development of recent OSR methods, considering their rapid development in recent two or three years. Specifically, we firstly introduce a new taxonomy, under which we comprehensively review the existing DNN-based OSR methods. Then, we compare the performances of some typical and state-of-the-art OSR methods on both coarse-grained datasets and fine-grained datasets under both standard-dataset setting and cross-dataset setting, and further give the analysis of the comparison. Finally, we discuss some open issues and possible future directions in this community.
• Abstract（参考訳）: Open-set Image Recognition(OSR)は、既知のクラスサンプルの分類と、テストセット内の未知クラスサンプルの識別の両方を目的としている。 近年、オープンセット認識手法は、モデルトレーニングのためのオープンワールドに関する全体的情報を得ることが困難であるため、ますます注目を集めている。 本稿では,最近のOSR手法の最近の発展を概説し,近年の2～3年間での急速な発展を考える。 具体的には,まず,既存のdnnベースのosr手法を包括的に検討する新しい分類法を提案する。 次に,標準データセット設定とクロスデータセット設定の両方において,粗粒度データセットと細粒度データセットの両方において,典型的なosr法と最先端のosr法の性能を比較する。 最後に,このコミュニティにおけるオープンイシューと今後の方向性について論じる。

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