0% Complete
صفحه اصلی
/
سی و یکمین کنفرانس بین المللی مهندسی برق
Connective Reconstruction-based Novelty Detection
نویسندگان :
Seyyed Morteza Hashemi
1
Parvaneh Aliniya
2
Parvin Razzaghi
3
1- دانشگاه تحصیلات تکمیلی علوم پایه زنجان
2- University of Nevada, Reno
3- دانشگاه تحصیلات تکمیلی علوم پایه زنجان
کلمات کلیدی :
Novelty class detection،Out-of-distribution detection،Computer vision،Deep learning
چکیده :
Detection of out-of-distribution samples is one of the critical tasks for real-world applications of computer vision. The advancement of deep learning has enabled us to analyze real-world data which contain unexplained samples, accentuating the need to detect out-of-distribution instances more than before. GAN-based approaches have been widely used to address this problem due to their ability to perform distribution fitting; however, they are accompanied by training instability and mode collapse. We propose a simple yet efficient reconstruction-based method that avoids adding complexities to compensate for the limitations of GAN models while outperforming them. Unlike previous reconstruction-based works that only utilize reconstruction error or generated samples, our proposed method simultaneously incorporates both of them in the detection task. Our model, which we call "Connective Novelty Detection" has two subnetworks, an autoencoder, and a binary classifier. The autoencoder learns the representation of the positive class by reconstructing them. Then, the model creates negative and connected positive examples using real and generated samples. Negative instances are generated via manipulating the real data, so their distribution is close to the positive class to achieve a more accurate boundary for the classifier. To boost the robustness of the detection to reconstruction error, connected positive samples are created by combining the real and generated samples. Finally, the binary classifier is trained using connected positive and negative examples. We demonstrate a considerable improvement in novelty detection over state-of-the-art methods on MNIST and Caltech-256 datasets.
لیست مقالات
لیست مقالات بایگانی شده
Probabilistic Dynamic Economic Dispatch in Presence of Wind Farms
Homayoun Berahmandpour - Shahram Montasar Kuhsari - Hassan Rastegar
Image steganography Based on Chaos permutation, authentication and wiener deconvolution
Ali Sheidaee - Mohammad Asadpour - Leili Farzinvash
Ultra-Compact and Fast All-Optical Half-Subtractor Photonic Crystal Logic Gate
Ehsan Veisi - Mahmood Seifouri - Saeed Olyaee
تخمین غلظت ید و زینان در یک نیروگاه هستهای با استفاده از فیلتر کالمن بیرد تحت شرایط مختلف توان راکتور
حسین زحمتکش - حسین الیاسی
Improving Adaptive Algorithm to Reduce Grounding System Impedance Computing Time
Soheil Rahnamayian Jelodar - Seyed Hossein Hesamedin Sadeghi - Reza Rahmani - Mohammad Ali Narooie Dehchil - Hossein Askarian Abyaneh
User Identification Based on Hand Geometrical Biometrics Using Media-Pipe
Sara Ghanbari - Zahra Parvin Ashtyani - Mehdi Tale Masouleh
مدیریت انرژی شارژر خودروهای الکتریکی، به منظور افزایش ضریب نفوذ خودروهای الکتریکی و بهبود پروفیل ولتاژ شبکه های توزیع الکتریکی هوشمند با استفاده از شارژ خودروها در محل کار
مهدی افشار - سعید اسماعیلی جعفرآبادی
Adaptive dynamic programming for kinematic control of 3 interconnected wheeled mobile robots
Aliakbar Ghasemzadeh - Roya Amjadifard - Ali Keymasi Khalaji
طراحی و شبیه سازی جاذب شفاف فراماده تک لایه پهن باند مبتنی بر الگوی فرکتالی با پایداری زاویه ای بالا و غیر حساس به قطبش
سحر سوقی - حمید حیدر - محمدرضا هراتی - وحید نیری
ترکیب الگوریتم بهینهساز ازدحام ذرات و شبکه عصبی همگشتی رزنت در مدلسازی و طراحی سطوح انتخابگر فرکانس فراکتالی
امین مزروعی آبکنار - مجتبی مداح علی - مرضیه نصیریان
ثمین همایش، سامانه مدیریت کنفرانس ها و جشنواره ها - نگارش 40.4.2