AAAIMar, 2022

通过鲁棒原型挖掘的开放集识别

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TL;DR本文提出了一种新的原型挖掘和学习（PMAL）框架，通过高质量和多样性的原型集来优化嵌入空间，以区分已知和未知对象，实验证明了该框架相对于现有技术的显着性能提升。
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发现论文，激发创造
  • 通过开放集识别和未知样本检测的进展实现知情决策

    机器学习技术为数据提供更深入和实用的洞察力，帮助企业做出明智的决策；此研究提供了一种算法来改善开放集识别任务中的分类，通过探索特征空间的新表示方法，提高了分类的准确性。

    May, 2024

  • 更好地了解自己：多样的判别特征学习改善开放式识别

    我们通过对开放集识别方法进行分析，重点关注特征多样性方面，揭示了学习多样化辨别特征与提升开放集识别性能之间的显著相关性，并基于此洞见提出了一种利用特征多样性优势的新型开放集识别方法，通过在标准的开放集识别测试平台上进行严格评估，证明我们的方法大幅优于现有方法。

    Apr, 2024

  • 使用条件概率生成模型进行开集识别

    本文提出了一种新的条件概率生成模型（CPGM）框架，将辨别信息引入到概率生成模型中，以检测未知样本并分类已知类别。通过在多个基准数据集上进行实验，证明该方法明显优于基线并取得了新的最佳性能。

    Aug, 2020

  • 开放集图像识别综述

    本文总结了最新的开放式图像识别方法的发展，主要包括了基于深度神经网络的方法在粗粒度和细粒度数据集上的性能比较以及对比分析，同时讨论了该领域的若干开放问题和未来可能的研究方向。

    Dec, 2023

  • 适用于开放集识别的对抗性互补点学习

    通过提出 Adversarial Reciprocal Point Learning 框架，从多类整合的角度来解决开放空间风险，通过 extra-class 空间和互补点等概念来建模未知类别，给出对抗性边界约束和实例增强方法，从而能够有效提升模型对未知类别的判别能力。

    Mar, 2021

  • 开放集合识别综述

    本文是一篇 Open Set Recognition 领域的综述性研究，介绍了现有的开放集识别模型、它们的优劣以及该领域的最新进展，分析了 OSR 与多类别分类和新颖性检测的关系，得出该领域可以有效地处理现实世界中未知的情况结论，并提出了新的研究方向和应用场景。

    Aug, 2021

  • 学习用于开集医学诊断的大边界稀疏嵌入

    Proposing Open Margin Cosine Loss (OMCL) for open-set recognition in medical fields, this research paper introduces Margin Loss with Adaptive Scale (MLAS) and Open-Space Suppression (OSS) mechanisms to improve classification accuracy and performance.

    Jul, 2023

  • 开放集合识别的最新进展：综述

    本文综述了现有的开放集识别技术，包括相关定义、模型表示、数据集、评估标准和算法比较，在此基础上简要分析了其与零样本学习、有样学习、分类拒绝等相关任务的关系，并指出现有方法的局限性，并指出一些有前途的研究方向。

    Nov, 2018

  • ROG$_{PL}$：基于区域原型学习的健壮开放集图学习

    基于原型学习的 ROG$_{PL}$ 统一框架用于解决复杂嘈杂图数据中的鲁棒开放集节点分类问题。该框架包括通过标签传播去噪和通过区域学习开放集原型两个模块，以解决噪声引起的类内差异问题和类间混淆问题。

    Feb, 2024

  • 被错误分类的样本是魔鬼：迈向统一的开放集识别

    本文深入分析了 UOSR 任务在不同训练和评估设置下的性能，并评估了几种 OSR 方法的 UOSR 性能。我们发现 UOSR 性能明显优于相同方法的 OSR 性能，原因在于已知但错误分类的样本。我们还探讨了 OSR 的两种训练设置如何影响 UOSR，提出了新的评估设置 few-shot UOSR，并提出了 FS-KNNS 来实现在所有设置下的最先进性能。

    Feb, 2023