論文の概要: Informed Mixing -- Improving Open Set Recognition via Attribution-based Augmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.12803v1
• Date: Mon, 19 May 2025 07:32:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-20 14:57:11.466417
• Title: Informed Mixing -- Improving Open Set Recognition via Attribution-based Augmentation
• Title（参考訳）: Informed Mixing -- 属性ベースの拡張によるオープンセット認識の改善
• Authors: Jiawen Xu, Odej Kao, Margret Keuper,
• Abstract要約: モデル推論中に新しいクラスを検出する問題に対処するために,オープンセット認識(OSR)が考案された。 学習中のモデルの勾配に基づく属性マップを動的に活用し,学習済みの概念を隠蔽するデータ拡張手法GradMixを提案する。 オープンセット認識,クローズドセット分類,アウト・オブ・ディストリビューション検出の実験により,我々の手法が最先端技術を上回ることがよく明らかになった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.110010140066134
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Open set recognition (OSR) is devised to address the problem of detecting novel classes during model inference. Even in recent vision models, this remains an open issue which is receiving increasing attention. Thereby, a crucial challenge is to learn features that are relevant for unseen categories from given data, for which these features might not be discriminative. To facilitate this process and "optimize to learn" more diverse features, we propose GradMix, a data augmentation method that dynamically leverages gradient-based attribution maps of the model during training to mask out already learned concepts. Thus GradMix encourages the model to learn a more complete set of representative features from the same data source. Extensive experiments on open set recognition, close set classification, and out-of-distribution detection reveal that our method can often outperform the state-of-the-art. GradMix can further increase model robustness to corruptions as well as downstream classification performance for self-supervised learning, indicating its benefit for model generalization.
• Abstract（参考訳）: モデル推論中に新しいクラスを検出する問題に対処するために,オープンセット認識(OSR)が考案された。 最近のビジョンモデルでも、これはオープンな問題であり、注目を集めている。 したがって、重要な課題は、与えられたデータから目に見えないカテゴリに関連する機能を学ぶことだ。 このプロセスを容易にし、より多様な特徴を"学習する"ために、トレーニング中にモデルの勾配に基づく属性マップを動的に活用し、既に学んだ概念を隠蔽するデータ拡張法であるGradMixを提案する。 したがって、GradMixはモデルに対して、同じデータソースからより完全な代表機能のセットを学ぶように促す。 オープンセット認識,クローズドセット分類,アウト・オブ・ディストリビューション検出に関する大規模な実験により,我々の手法が最先端技術を上回ることがよく明らかになった。 GradMixは、腐敗に対するモデルロバスト性をさらに向上させ、自己教師付き学習のための下流分類性能を向上させ、モデル一般化の利点を示す。

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