Beyond the Seen: Bounded Distribution Estimation for Open-Vocabulary Learning

📄 arXiv: 2510.04770v1 📥 PDF

作者: Xiaomeng Fan, Yuchuan Mao, Zhi Gao, Yuwei Wu, Jin Chen, Yunde Jia

分类: cs.CV, cs.LG

发布日期: 2025-10-06

💡 一句话要点

提出基于有界分布估计的开放词汇学习方法，通过生成未见类数据提升泛化能力。

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 开放词汇学习 分布估计 未见类数据生成 数据增强 泛化能力

📋 核心要点

  1. 现有开放词汇学习方法在估计开放环境数据分布时，忽略了未见类数据，导致估计误差难以控制。
  2. 本文提出通过生成未见类数据来估计开放环境中的数据分布，并从理论上证明了该方法可以有效约束估计误差。
  3. 实验结果表明，该方法在11个数据集上显著优于现有基线方法，性能提升高达14%。

📝 摘要（中文）

开放词汇学习需要在开放环境中建模数据分布，该分布包含已见类和未见类数据。现有方法通常仅使用已见类数据估计开放环境中的分布，但由于缺乏未见类信息，估计误差难以确定。本文提出，学习超越已见类对于分布估计至关重要，可以有效限制估计误差。理论证明，通过生成未见类数据可以有效估计分布，并约束估计误差的上界。基于此，本文提出一种新的开放词汇学习方法，生成未见类数据以估计开放环境中的分布。该方法包含一个类域数据生成流程和一个分布对齐算法。数据生成流程在分层语义树和从已见类数据推断的域信息的指导下生成未见类数据，从而促进准确的分布估计。利用生成的数据，分布对齐算法估计并最大化后验概率，以增强开放词汇学习中的泛化能力。在11个数据集上的大量实验表明，该方法优于基线方法高达14%，突出了其有效性和优越性。

🔬 方法详解

问题定义：开放词汇学习旨在处理包含已知类别和未知类别的数据分布建模问题。现有方法主要依赖于已知类别的数据进行分布估计，这导致模型无法准确捕捉真实的数据分布，尤其是在存在大量未知类别的情况下，分布估计的误差会变得不可控。因此，如何有效地利用已知信息来推断和建模未知类别的数据分布，是开放词汇学习中的一个核心挑战。

核心思路：本文的核心思路是通过生成未见类数据来辅助分布估计。通过模拟未见类的数据特征，可以更全面地了解整个数据空间的分布情况，从而减少分布估计的偏差。这种方法的核心在于，通过主动探索未见类数据的可能性，来弥补仅依赖已见类数据进行分布估计的不足。

技术框架：该方法主要包含两个核心模块：类域数据生成流程和分布对齐算法。首先，类域数据生成流程利用分层语义树和从已见类数据推断的域信息，生成具有代表性的未见类数据。然后，分布对齐算法利用生成的数据，估计并最大化后验概率，从而优化模型在开放词汇学习中的泛化能力。整体流程旨在通过生成高质量的未见类数据，来提升模型对开放环境中数据分布的建模能力。

关键创新：该方法最关键的创新在于提出了通过生成未见类数据来辅助开放词汇学习的思路。与传统方法仅依赖已见类数据进行分布估计不同，该方法主动探索未见类数据的可能性，从而更全面地了解数据分布。这种思路的转变，为解决开放词汇学习中的分布估计问题提供了一种新的视角。

关键设计：在类域数据生成流程中，分层语义树用于指导未见类数据的生成，确保生成的数据具有一定的语义合理性。从已见类数据推断的域信息则用于约束生成数据的特征空间，使其更符合真实数据的分布规律。在分布对齐算法中，后验概率的最大化旨在提升模型对未见类数据的识别能力，从而增强模型的泛化性能。具体的损失函数和网络结构设计细节在论文中进行了详细描述。

📊 实验亮点

该方法在11个数据集上进行了广泛的实验验证，结果表明，该方法在开放词汇学习任务中显著优于现有的基线方法，性能提升高达14%。这充分证明了通过生成未见类数据来辅助分布估计的有效性和优越性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于图像识别、自然语言处理等领域，尤其是在需要处理大量未知类别数据的场景下，例如智能监控、恶意软件检测、新型疾病诊断等。通过提升模型对未知类别的识别能力，可以有效提高系统的鲁棒性和适应性，具有重要的实际应用价值和广阔的发展前景。

📄 摘要（原文）

Open-vocabulary learning requires modeling the data distribution in open environments, which consists of both seen-class and unseen-class data. Existing methods estimate the distribution in open environments using seen-class data, where the absence of unseen classes makes the estimation error inherently unidentifiable. Intuitively, learning beyond the seen classes is crucial for distribution estimation to bound the estimation error. We theoretically demonstrate that the distribution can be effectively estimated by generating unseen-class data, through which the estimation error is upper-bounded. Building on this theoretical insight, we propose a novel open-vocabulary learning method, which generates unseen-class data for estimating the distribution in open environments. The method consists of a class-domain-wise data generation pipeline and a distribution alignment algorithm. The data generation pipeline generates unseen-class data under the guidance of a hierarchical semantic tree and domain information inferred from the seen-class data, facilitating accurate distribution estimation. With the generated data, the distribution alignment algorithm estimates and maximizes the posterior probability to enhance generalization in open-vocabulary learning. Extensive experiments on $11$ datasets demonstrate that our method outperforms baseline approaches by up to $14\%$, highlighting its effectiveness and superiority.