Mar, 2022

基于增强相似性学习的开放式识别

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TL;DR研究中提出了一种 Open set recognition based on Pseudo unseen data Generation (OPG) 方法，利用相似度学习，通过先学习一个 closed set classifier，再学习如何将已知类别分别与伪未知类别进行比较（通过数据分布转化生成的），从而检测未知类别（或未看到过的类别），实验结果表明，这种基于相似度特征的方法可成功区分开放性识别基准数据集中已知和未知的类别。
supervised learningclosed set learningopen set recognitionclass samplessimilarity-based features
发现论文，激发创造
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    Dec, 2023

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    Apr, 2021

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    May, 2024

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    Nov, 2018

  • 使用条件概率生成模型进行开集识别

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    Aug, 2020

  • 开放集识别的分类重构学习

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    Dec, 2018

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    Oct, 2023

  • 基于神经网络的开放集识别表示学习

    本文研究开放式识别问题，通过神经网络解决恶意软件分类判断中的未知类别问题，实验结果表明该方法在两个不同领域的三个数据集上比其他方法明显提高。

    Feb, 2018

  • 扩展实例特定和类别特定信息以进行开放式动作识别

    本文提出了一种新的框架 —— 基于原型相似性学习（PSL），该框架通过在特征中保留实例和类的信息来提高开放集行动识别问题的性能，并引入了视频洗牌来增加类特定信息。

    Mar, 2023

  • 利用背景作为未知元素的小样本开放式识别

    该论文提出了一种新颖的方法来解决 few-shot open-set recognition 问题；首先，利用 background features 提取 pseudo unseen classes，将决策边界保留给 unseen classes，以更有效地学习分类器；通过对 tieredImageNet、miniImageNet 和 CUB 三个基准数据集的实验，实现了超越多个基准的 state-of-the-art 结果。

    Jul, 2022