May, 2019

P-ODN：基于原型的开放深度网络用于开放集识别

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TL;DR本文提出原型为基础的开放式深度神经网络（P-ODN）进行开放集识别任务，将原型和原型半径一起训练，指导卷积神经网络获取更具有辨别性的特征，并采用基于特征和原型之间的距离度量的多类三元组阈值方法检测未知，从而动态包含新类别，实验结果表明，P-ODN 可以有效地检测未知，并且只需要少量的样本进行人工干预来识别新类别。
open set recognitionprototype learningcnn networkmulti-class triplet thresholdingdynamic incorporation
发现论文，激发创造
  • ODN：打开深度网络进行开放式动作识别

    本篇文章提出了一种新型 Open Deep Network (ODN) 架构，用于处理 Open-set action recognition 中的新类别检测和识别问题，并且可以更好地适应实际应用场景，在实验中达到了很优秀的表现。

    Jan, 2019

  • 面向开放集合目标检测与发现

    本文提出了 OSODD 任务，使用开放式对象检测器识别未知对象的同时，基于其视觉外观无需人力，进一步发现未知对象的类别。我们提出了使用开放式对象检测器预测已知和未知对象的两阶段方法，然后以无监督的方式研究预测对象的表示，并从未知对象集合中发现新类别。在完整的评估协议下展示了我们模型在 MS-COCO 数据集上的性能。这项工作将促进更加强健的实际检测系统的研究。

    Apr, 2022

  • 开放集合深度网络

    该研究提出了一种新型的 OpenMax 模型，通过引入 Meta-Recognition 概念到网络的倒数第二层的激活模式中，估计输入图像来自未知类别的概率，从而实现深度学习神经网络的开放式识别，极大地提高了开放式识别准确性。

    Nov, 2015

  • 扩展低密度潜在区域以进行开放式物体检测

    提出了一种基于对潜在空间中低密度区域的分离，通过 OpenDet 具有扩展的低密度区域来识别未知物体的方法，此方法包括一个对已知类别进行对比特征学习的 CFL 及一个基于预测的不确定性优化未知概率的 UPL，实验证明此方法可以显著提高 OSOD 性能。

    Mar, 2022

  • 通过判别类原型学习的开放世界物体检测

    基于原型学习的开放世界目标检测方法 OCPL，包括 PEA、ESC、CSC 三个模块，用于学习已知类别的鉴别性嵌入以区分已知和未知类别，相关实验结果验证了该方法的有效性。

    Feb, 2023

  • 无监督识别未知物体的开放世界物体检测

    该研究论文提出了一种新颖的方法，通过学习无监督的辨别模型来识别真实的未知对象，并通过无分类训练方法对模型进行进一步改进，实现在检测未知对象方面显著优于先前的方法，在 MS COCO 数据集上保持检测已知对象类别的竞争性表现，并在 LVIS 和 Objects365 数据集上实现更好的泛化能力。

    Aug, 2023

  • 面向开放集合相机三维物体检测

    通过提出的 OS-Det3D 框架，利用特定训练的 3D 物体发现网络（ODN3D）和联合目标性选择（JOS）模块，提高相机 3D 检测器在鉴别已知和未知对象方面的能力，并在 nuScenes 和 KITTI 数据集上进行实验证明了该框架的有效性。

    Jun, 2024

  • 统一的分类和拒绝：一对多的框架

    通过使用统一框架和混合训练策略，本文在开放世界模式识别中建立了一个能够同时进行分类和拒绝未知输入的开放集分类器，实验证明该方法在闭集分类、未知输入检测和错误分类检测中表现竞争性。

    Nov, 2023

  • 使用类内分割进行开放式识别

    本文介绍了一种利用深度神经网络作为端到端开放集分类器的方法，并基于类内数据拆分。作者将给定的数据划分为典型和非典型标准子集，使得在异常类的模拟上更有效，即将开放集识别问题转化为传统的分类问题。此外，作者还提出了一种闭集正则化方法，以保证闭集分类性能，通过五个著名的图像数据集上的实验，也证明了该方法的有效性。

    Mar, 2019

  • 重新审视开放世界物体检测

    本文提出了基于开放世界目标检测（Open World Object Detection）的实验设置和基准原则，设计了两个公平的 OWOD 问题特定的评估协议，推出了一个包含辅助 Proposal ADvisor（PAD）和类别特定排除分类器（CEC）两部分的新型有效的 OWOD 框架，在公平的 OWOD 基准测试中，取得了优于其他现有物体检测方法的表现和新的度量方法。

    Jan, 2022