【开集识别论文解读】C2AE: Class Conditioned Auto-Encoder for Open-set Recognition——CVPR2019

原创 已于 2022-06-08 19:38:37 修改 · 2.1k 阅读 · 12 ·
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#深度学习 #图像处理

于 2022-06-08 11:00:53 首次发布
本文探讨了开集识别任务，将其分为闭集分类和开集识别两个阶段。在闭集训练阶段，使用交叉熵损失训练编码器和分类器。在开集训练阶段，通过条件解码器训练和重建误差的EVT建模，使网络在输入与条件向量不匹配时产生较差的重构，以识别未知类。最后，通过阈值计算确定开放集识别的操作点。

 原文链接：https://arxiv.org/abs/1904.01198

开集识别的一般场景设定如图1所示， 我们已知四类图片，但是在测试过程中，可能会出现不属于任何一类的样本，而开集识别的目标就是识别出未知类，并且对已知类正确分类。

本文将开集识别任务分成了两个子任务：闭集分类和开集识别。训练过程如图2中的1）和2）所示。

1. Closed-set Training (Stage 1)

给定一个batch\{X_1,X_2,...,X_N\}\in K的图像，以及相应的标签\{y_1,y_2,...,y_N\}。编码器（F）和分类器（C）分别具有参数\Theta _f和\Theta _c，使用以下交叉熵损失进行训练，

L_c(\{\Theta_f,\Theta_c\})=-\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}\sum_{j=1}^{k}\mathbb{I}_{y_i}(j)log[p_{y_i}(j)]

其中，\mathbb{I}_{y_i}是标签y_i的指示函数（即，一个热编码向量），p_{y_i}=C(F(X_i))是预测概率得分向量。p_{y_i}(j)是第i个样本来自第j类的概率。

2. Open-set Training (Stage 2) 

在开集训练中有两个主要部分，条件解码器训练，然后是重建误差的EVT建模。在此阶段，编码器和分类器权重是固定的，在优化过程中不会改变。

2.1 Conditional Decoder Training

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