論文の概要: OpenSlot: Mixed Open-set Recognition with Object-centric Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.02386v1
• Date: Tue, 2 Jul 2024 16:00:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-03 14:46:41.852615
• Title: OpenSlot: Mixed Open-set Recognition with Object-centric Learning
• Title（参考訳）: OpenSlot: オープンセット認識とオブジェクト中心学習の混在
• Authors: Xu Yin, Fei Pan, Guoyuan An, Yuchi Huo, Zixuan Xie, Sung-Eui Yoon,
• Abstract要約: オープンセット認識(OSR)研究は通常、各画像は1つのクラスラベルしか持たず、未知のテストセット(負)は既知のテストセット(正)から切り離されたラベル空間を持つと仮定する。 本稿では、テスト画像が複数のクラスセマンティクスを含み、既知のクラスと未知のクラスが負に共起する混合OSR問題を紹介する。 オブジェクト指向学習に基づくOpenSlotフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.933996792254998
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Existing open-set recognition (OSR) studies typically assume that each image contains only one class label, and the unknown test set (negative) has a disjoint label space from the known test set (positive), a scenario termed full-label shift. This paper introduces the mixed OSR problem, where test images contain multiple class semantics, with known and unknown classes co-occurring in negatives, leading to a more challenging super-label shift. Addressing the mixed OSR requires classification models to accurately distinguish different class semantics within images and measure their "knowness". In this study, we propose the OpenSlot framework, built upon object-centric learning. OpenSlot utilizes slot features to represent diverse class semantics and produce class predictions. Through our proposed anti-noise-slot (ANS) technique, we mitigate the impact of noise (invalid and background) slots during classification training, effectively addressing the semantic misalignment between class predictions and the ground truth. We conduct extensive experiments with OpenSlot on mixed & conventional OSR benchmarks. Without elaborate designs, OpenSlot not only exceeds existing OSR studies in detecting super-label shifts across single & multi-label mixed OSR tasks but also achieves state-of-the-art performance on conventional benchmarks. Remarkably, our method can localize class objects without using bounding boxes during training. The competitive performance in open-set object detection demonstrates OpenSlot's ability to explicitly explain label shifts and benefits in computational efficiency and generalization.
• Abstract（参考訳）: 既存のオープンセット認識(OSR)研究は通常、各画像は1つのクラスラベルしか含まないと仮定し、未知のテストセット(負)は既知のテストセット(正)から切り離されたラベル空間を持ち、フルラベルシフトと呼ばれるシナリオを持つ。 本稿では,テストイメージが複数のクラスセマンティクスを含む混合OSR問題について紹介する。 混合OSRに対処するには、画像内の異なるクラスのセマンティクスを正確に識別し、それらの「既知のもの」を測定するための分類モデルが必要である。 本研究では,オブジェクト指向学習に基づくOpenSlotフレームワークを提案する。 OpenSlotはスロット機能を使用して、多様なクラスセマンティクスを表現し、クラス予測を生成する。 提案手法により,分類学習におけるノイズ(非有意および背景)スロットの影響を軽減し,クラス予測と基底真理とのセマンティックな相違を効果的に解決する。 混合OSRベンチマークにおけるOpenSlotの広範な実験を行った。 精巧な設計がなければ、OpenSlotはシングルラベルとマルチラベルの混合OSRタスク間の超ラベルシフトを検出する既存のOSR研究を超えるだけでなく、従来のベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成する。 注目すべきは、トレーニング中にバウンディングボックスを使わずにクラスオブジェクトをローカライズできることだ。 オープンセットオブジェクト検出における競合性能は、計算効率と一般化におけるラベルシフトと利点を明確に説明できるOpenSlotの能力を示している。

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