May, 2023

torchosr -- PyTorch 扩展包，用于 Python 中 Open Set Recognition 模型的评估

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TL;DR该论文介绍了 torchosr 包，这是一个与 PyTorch 库兼容的 Python 包，提供了专为深度神经网络中的开放集识别设计的工具和方法。该包提供了两种最先进的方法、一组处理基本集的功能和导出集以处理测试过程中未知类别的开放集识别问题所需的附加工具，并旨在简化和促进正确的实验评估。作者希望该包中提供的最先进方法将成为相关领域正确且开源实现的源头。
torchosrpython packageopen set recognitiondeep neural networksstate-of-the-art methods
发现论文，激发创造
  • 使用具有额外检测头的视觉转换器进行开放集识别

    本研究提出了一种基于 ViT 技术解决开放集识别问题的新方法，通过集群标识测试示例是否属于已知类别，实现模型性能的提升。在多个开放集基准数据集上的广泛评估表明，该方法显著优于其他基线方法并取得了新的最佳性能。

    Mar, 2022

  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • 通过变换一致性进行少样本开放集识别

    探讨了在少量标注样本的情况下，如何通过提出的样本识别器 SnaTCHer，将未知类别的样本进行有效区分，以提高未知类别样本的检测性能。

    Mar, 2021

  • 未知管理：开放集合识别与相关领域综述

    本文综述开放集识别领域的最新文献，识别常见实践、限制和与连续学习、分布外检测、新颖性检测和不确定性估计等机器学习研究领域的联系，揭示了开放集识别领域的开放问题，并提出了几个研究方向，以促进和规范未来对更安全的人工智能方法的努力。

    Dec, 2023

  • OSR-ViT：开放式目标检测与发现的简洁模块化框架

    对于开放世界的部署，目标检测器检测和标记新对象的能力对很多实际应用非常关键。本研究提出了一种名为 Open-Set Object Detection and Discovery (OSODD) 的新任务，并且提出了一种称为 Open-Set Regions with ViT features (OSR-ViT) 的检测框架作为解决方案，该框架将无类别假设的倡议网络与强大的 ViT-based 分类器相结合。我们的评估结果表明，OSR-ViT 在性能上远超过现有的有监督方法，并且在低数据场景中表现出色，即使使用少量的训练数据也能优于有监督基线模型。

    Apr, 2024

  • 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

  • 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