open-set classification | BriefGPT

关键词open-set classification

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开放集图像分类技术的大规模评估
分类的目标是将未知样本正确地分配标签。开放式分类（OSC）算法旨在最大化封闭式和开放式识别能力。本文全面比较了各种 OSC 算法，包括基于训练的方法和后处理方法，充分评估它们在模拟真实世界问题中的性能，结果显示 EOS 有助于改善几乎所有后
PDF23 days ago
分离记忆编辑与模型更新的解耦继续学习
机器学习系统的持续学习能力受到灾难性遗忘的限制，本文提出一种新的概念性方法来解决持续分类中的问题，通过区分需要记忆的类别特定信息和总结泛化的类别无关知识，并且通过利用类别无关网络来执行分类，提高随时间推移过去任务的准确性，同时支持开放式分类
PDF6 months ago
ICCVIOMatch: 结合内点和外点利用的简化开放集半监督学习
本文介绍了一种名为 IOMatch 的新型开放集半监督学习框架，能够在标记极度稀缺的情况下有效地利用异常点和内点，通过采用一个多二分类器和标准闭集分类器相结合的方法，产生统一的开放集分类目标以及使用这些目标作为伪标签进行优化，从而在包括内点
PDF10 months ago
基于代理未知信息的图上开集节点分类生成器
提出了一种新颖的生成式开集节点分类方法，通过生成代理未知节点来有效预测新类的分布，并在关闭集分类器上附加额外的代理分类器，以实现未知类别的检测和已知类别的分类。
PDFa year ago
用于设备上关键词识别系统自定义的 Few-Shot 开放集学习
本研究针对 KeyWord Spotting 的应用场景，提出了基于 Deep Learning 和 Few-shot Learning 的开放式分类方法，并通过使用三元组损失训练编码器，实现了较高的精度和较低的未知数据虚警率。
PDFa year ago
CVPROSSGAN: 开放集半监督图像生成
介绍了一种具有挑战性的条件 GAN 训练方案，称为开放集半监督图像生成，该方案的训练数据集由带有标签的数据和属于带有标签的数据类别之一的样本的未标记数据两部分组成，通过熵正则化，使用有标记数据训练的分类器能够将样本的重要性量化为置信度，从而
PDF2 years ago
ECCV卫星图像开放集地表覆盖分类的代表性辨别学习
本文提出了一种代表性 - 区分性开放集识别 (RDOSR) 框架，通过从原始图像空间到嵌入特征空间的映射，以及进一步转换到所谓的丰度空间，增强了数据的代表性和区分性能力，解决卫星影像地表覆盖分类的开放集识别问题，并在多个卫星基准测试上证明了
PDF4 years ago
CVPR统一几个与零个拍摄的自我中心动作识别
本文通过将 few-shot generalization 和 zero-shot generalization 相结合，并在传统的直接对齐基线上添加度量学习损失，探索了面向 open-set 分类的通用化方法，并在基于 EPIC-KITC
PDF4 years ago
开放集识别的分类重构学习
本文提出了一种名为 CROSR 的新型开放式识别深度学习网络方法，其不仅具有良好的未知类别检测和已知类别分类准确性，而且在多种标准数据集上的实验结果表明其优于其他现有的深度开放式分类器，并且具有鲁棒性。
PDF6 years ago