論文の概要: Active Generalized Category Discovery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.04272v1
• Date: Thu, 7 Mar 2024 07:12:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-08 14:56:52.374325
• Title: Active Generalized Category Discovery
• Title（参考訳）: アクティブな一般化カテゴリー発見
• Authors: Shijie Ma, Fei Zhu, Zhun Zhong, Xu-Yao Zhang, Cheng-Lin Liu
• Abstract要約: GCD(Generalized Category Discovery)は、新しいクラスと古いクラスの未ラベルのサンプルをクラスタ化するための取り組みである。 我々は,能動的学習の精神を取り入れて,能動的一般化カテゴリー発見(AGCD)という新たな設定を提案する。 提案手法は, 汎用および微粒なデータセット上での最先端性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.69060965936214
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Generalized Category Discovery (GCD) is a pragmatic and challenging open-world task, which endeavors to cluster unlabeled samples from both novel and old classes, leveraging some labeled data of old classes. Given that knowledge learned from old classes is not fully transferable to new classes, and that novel categories are fully unlabeled, GCD inherently faces intractable problems, including imbalanced classification performance and inconsistent confidence between old and new classes, especially in the low-labeling regime. Hence, some annotations of new classes are deemed necessary. However, labeling new classes is extremely costly. To address this issue, we take the spirit of active learning and propose a new setting called Active Generalized Category Discovery (AGCD). The goal is to improve the performance of GCD by actively selecting a limited amount of valuable samples for labeling from the oracle. To solve this problem, we devise an adaptive sampling strategy, which jointly considers novelty, informativeness and diversity to adaptively select novel samples with proper uncertainty. However, owing to the varied orderings of label indices caused by the clustering of novel classes, the queried labels are not directly applicable to subsequent training. To overcome this issue, we further propose a stable label mapping algorithm that transforms ground truth labels to the label space of the classifier, thereby ensuring consistent training across different active selection stages. Our method achieves state-of-the-art performance on both generic and fine-grained datasets. Our code is available at https://github.com/mashijie1028/ActiveGCD
• Abstract（参考訳）: Generalized Category Discovery (GCD)は、新しいクラスと古いクラスの両方からラベルなしのサンプルをクラスタリングし、古いクラスのラベル付きデータを活用する、実用的で挑戦的なオープンワールドタスクである。 古いクラスから学んだ知識が新しいクラスに完全に移行できないことや、新しいカテゴリが完全にラベル付けされていないことを考えると、gcdは本質的に不均衡な分類性能や古いクラスと新しいクラスの間の一貫性の欠如といった難題に直面している。 そのため、新しいクラスのアノテーションが必要になる。 しかし、新しいクラスのラベル付けは非常にコストがかかる。 この問題に対処するために,我々はアクティブラーニングの精神を取り入れ,active generalized category discovery (agcd) と呼ばれる新しい設定を提案する。 目的は、オラクルからラベル付けするための貴重なサンプルを限定的に選択することで、GCDの性能を向上させることである。 そこで本研究では,新規性,情報性,多様性を共同で考慮し,適切な不確実性を有する新規標本を適応的に選択する適応サンプリング戦略を考案する。 しかし,新クラスのクラスタリングによるラベル表示の順序の多様性から,クエリされたラベルはその後のトレーニングには直接適用されない。 この問題を克服するため,本研究では,基底真理ラベルを分類器のラベル空間に変換する安定なラベルマッピングアルゴリズムを提案する。 提案手法は,汎用および微細なデータセット上での最先端性能を実現する。 私たちのコードはhttps://github.com/mashijie1028/ActiveGCDで利用可能です。

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