22. その他の研究
Weibull-Calibrated SVM (W-SVM) [Scherier+ 14]
オープンセット認識問題において確率的モデルを使えるようにするため、訓
練サンプルから一定以上離れた地点において確率が0になることを保証する
Compact Abating Probability (CAP) Modelの枠組みを提案
CAP ModelとExtreme Value Theory (EVT) に基づくW-SVMを提案
物体認識ドメインにおいて、1-vs-Set SVMに対してF値が20-26%改善
Open Set Domain Adaptation [Busto+ 17]
オープンセット環境におけるドメイン適応の手法を提案
ターゲットドメインでのラベルの仮想割り当てとソース→ターゲットに関す
る変換の学習を逐次的に繰り返す
The Extreme Value Machine [Rudd+ 18]
非線形かつカーネルの選択に依らない、理論保証付きのモデルを提案
22
23. オープンワールド認識の周辺 23
Meta Learning
性能が向上するドメイン/タスクを
選択する学習器の学習
Few-shot Learning
少数のサンプルで汎化
Zero-shot Learning
クラス間の関係から汎化
Incremental Learning
新規クラスを逐次学習
Open Set Learning
「未知の未知」を適切に棄却
Open World Learning
未知サンプルを発見し逐次学習
Adversarial Training
敵対的摂動に対する防御
融合
教示方法が
異なる
未知クラスの
扱いで相補的
頑健性の立証
に必要
Anomaly Detection
(明示的なモデル化が難しい)
異常の検出
問題特性を
包含
Domain Adaptation
データ分布のみが変化
問題設定が
相補的
利用
利用
Interactive Machine Learning
利用者を含むモデル改善プロセス
融合
Machine Learning
Human-Computer Interaction 合流?
24. 参考文献
[Bendale+ 15] Bendale, A., & Boult, T. (2015). Towards open world recognition. In Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and
Pattern Recognition (pp. 1893-1902).
[Bendale+ 16] Bendale, A., & Boult, T. E. (2016). Towards open set deep networks. In Proceedings of the IEEE conference on computer vision and
pattern recognition (pp. 1563-1572).
[Busto+ 17] Busto, P. P., & Gall, J. (2017, October). Open set domain adaptation. In The IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)
(Vol. 1, p. 3).
[Mensink+ 13] Mensink, T., Verbeek, J., Perronnin, F., & Csurka, G. (2013). Distance-based image classification: Generalizing to new classes at
near-zero cost. IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence, 35(11), 2624-2637.
[Larochelle+ 08] Larochelle, H., Erhan, D., & Bengio, Y. (2008, July). Zero-data learning of new tasks. In AAAI (Vol. 1, No. 2, p. 3).
[Rozsa+ 17] Rozsa, Andras and Gunther, Manuel and Boult, Terrance E. “Adversarial Robustness: Softmax versus Openmax”, In BMVC, 2017.
[Rudd+ 18] Rudd, E. M., Jain, L. P., Scheirer, W. J., & Boult, T. E. (2018). The extreme value machine. IEEE transactions on pattern analysis and
machine intelligence, 40(3), 762-768.
[Scheirer+ 11] Scheirer, W. J., Rocha, A., Micheals, R. J., & Boult, T. E. (2011). Meta-recognition: The theory and practice of recognition score
analysis. IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence, 33(8), 1689-1695.
[Scheirer+ 12] Scheirer, W. J., de Rezende Rocha, A., Sapkota, A., & Boult, T. E. (2013). Toward open set recognition. IEEE Transactions on Pattern
Analysis and Machine Intelligence, 35(7), 1757-1772.
[Scheirer+ 14] Scheirer, W. J., Jain, L. P., & Boult, T. E. (2014). Probability models for open set recognition. IEEE transactions on pattern analysis
and machine intelligence, 36(11), 2317-2324.
[Tokozume+ 18] Yuji Tokozume, Yoshitaka Ushiku, Tatsuya Harada. Between-class Learning for Image Classification. The 31st IEEE Computer
Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2018.
[Xian+ 17] Xian, Y., Schiele, B., & Akata, Z. (2017). Zero-shot learning-the good, the bad and the ugly. arXiv preprint arXiv:1703.04394.
[Yagi+ 18] Yagi, T., Mangalam, K., Yonetani, R. & Sato, Y. (2018). Future Person Localization in First-Person Videos. In IEEE Conference on
Computer Vision and Pattern Recognition.
[中山 16] 中山英樹, オープンワールド認識理解のための機械学習と評価, 日本ロボット学会誌, 2016
https://www.jstage.jst.go.jp/article/jrsj/34/6/34_34_382/_article/-char/ja/
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