Fugu-MT 論文翻訳(概要): Learning Unknowns from Unknowns: Diversified Negative Prototypes Generator for Few-Shot Open-Set Recognition

論文の概要: Learning Unknowns from Unknowns: Diversified Negative Prototypes Generator for Few-Shot Open-Set Recognition

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.13373v1
Date: Fri, 23 Aug 2024 21:14:03 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-08-27 19:49:09.574504
Title: Learning Unknowns from Unknowns: Diversified Negative Prototypes Generator for Few-Shot Open-Set Recognition
Title（参考訳）: 未知から未知を学習する:Few-Shotオープンセット認識のための可変負のプロトタイプ生成器
Authors: Zhenyu Zhang, Guangyao Chen, Yixiong Zou, Yuhua Li, Ruixuan Li,
Abstract要約: Few-shot Open-set Recognition (FSOR) は、既知のクラスを認識し、ラベル付きデータに制限のある未知のクラスを識別するモデルを必要とする課題である。我々はtextbfDiversified textbfNegative textbfPrototypes textbfGenerator (DNPG) と呼ばれる新しいアプローチを提案する。提案手法は, 基本クラスから学習した未知の空間情報を利用して, 新規クラスのより代表的な負のプロトタイプを生成する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 18.675387093628405
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Few-shot open-set recognition (FSOR) is a challenging task that requires a model to recognize known classes and identify unknown classes with limited labeled data. Existing approaches, particularly Negative-Prototype-Based methods, generate negative prototypes based solely on known class data. However, as the unknown space is infinite while the known space is limited, these methods suffer from limited representation capability. To address this limitation, we propose a novel approach, termed \textbf{D}iversified \textbf{N}egative \textbf{P}rototypes \textbf{G}enerator (DNPG), which adopts the principle of "learning unknowns from unknowns." Our method leverages the unknown space information learned from base classes to generate more representative negative prototypes for novel classes. During the pre-training phase, we learn the unknown space representation of the base classes. This representation, along with inter-class relationships, is then utilized in the meta-learning process to construct negative prototypes for novel classes. To prevent prototype collapse and ensure adaptability to varying data compositions, we introduce the Swap Alignment (SA) module. Our DNPG model, by learning from the unknown space, generates negative prototypes that cover a broader unknown space, thereby achieving state-of-the-art performance on three standard FSOR datasets.
Abstract（参考訳）: Few-shot Open-set Recognition (FSOR) は、既知のクラスを認識し、ラベル付きデータに制限のある未知のクラスを識別するモデルを必要とする課題である。既存のアプローチ、特に負のプロトタイプベースのメソッドは、既知のクラスデータのみに基づく負のプロトタイプを生成する。しかし、未知空間は無限であり、既知の空間は有限であるため、これらの手法は限定表現能力に悩まされる。この制限に対処するため、我々は「未知の未知を学習する」という原則を取り入れた新しいアプローチを「textbf{D}iversified \textbf{N}egative \textbf{P}rototypes \textbf{G}enerator (DNPG)」と呼ぶ。提案手法は, 基本クラスから学習した未知の空間情報を利用して, 新規クラスのより代表的な負のプロトタイプを生成する。事前学習フェーズでは、基底クラスの未知空間表現を学習する。この表現はクラス間の関係とともにメタラーニングプロセスで利用され、新規クラスの否定的なプロトタイプを構築する。プロトタイプの崩壊を防止し,各種データ構成への適応性を確保するため,Swap Alignment (SA)モジュールを導入する。我々のDNPGモデルは、未知空間から学習することで、より広い未知空間をカバーする負のプロトタイプを生成し、3つの標準FSORデータセット上で最先端のパフォーマンスを達成する。

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