“新类检测”ND也分为两个子任务。他们都需要识别出具有语义偏移的样本，但是根据分布内样本类别的不同分为“单类的新类检测”（One-Class ND）和“多类的新类检测”（Multi-Class ND）。“开集识别”OSR同样需要识别出具有语义偏移的样本，但是相比于ND，它只关心分布内是多类别的情况，并且要求对分布内样本进...
与此同时,其他几个问题在动机和方法上与分布外检测紧密相关,这些问题包括:异常检测(Anomaly Detection,AD)、新类检测(Novelty Detection)、开集识别(Open Set Recognition,OSR)和离群检测(Outlier Detection,OD)。尽管他们各自定义和问题设定不同,这些问题经常使读者和实践者感到困惑,这导致有些现有工作误用了这些术语。
(54)发明名称一种基于深度神经网络的开集目标检测与识别方法(57)摘要本发明公开了一种基于深度神经网络的开集目标检测与识别方法,首先构造常见已知类别的图像作为训练集,然后设计一种UOD,利用改进的RPN保留对未知类别的检测能力,对未知类别赋予unknown标签;再增加对比聚类损失减少类内距离增大不同类别间的距离,引入韦布尔...
一种基于开集识别技术的未穿工作服检测方法专利信息由爱企查专利频道提供,一种基于开集识别技术的未穿工作服检测方法说明:本发明公开了一种基于开集识别技术的未穿工作服检测方法包括:通过调用人形检测单元对外曝光的接口将原始图...专利查询请上爱企查
在开集识别部分,基于开集识别的相关定义以及用于限制开放空间风险的紧致衰减概率模型,本论文提出了一种新的用于DNS隧道检测的开集识别模型OSEForest,首先通过理论证明了该模型有效限制了开放空间风险,可应用于DNS隧道开集识别问题.通过设置不同开放性的开集数据集,建立了用于评估开集识别模型识别效果的指标性能,对所提出的...
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“开集识别”OSR同样需要识别出具有语义偏移的样本,但是相比于ND,它只关心分布内是多类别的情况,并且要求对分布内样本进行正确的分类。 “分布外检测”(OOD Detection)同样需要识别出具有语义偏移的样本,但是相比OSR,它还包含了分布内是单类的情况。因此,OOD Detection可以理解成一个包含Semantic AD, Novelty Detection...
定义:“分布外检测”任务,和新类识别类似,都是在找出测试集中不属于训练集中任何类别的“新类”样本。但是在新类识别的基础上,同时完成多分类任务。相比于“开集识别”,“分布外检测”的训练集可以是单类别的也可以是多类别的。 备注:虽然当前学界的大多数论文都将“out-of-distribution”理解为“out-of-label/...
“新类检测”ND也分为两个子任务。他们都需要识别出具有语义偏移的样本,但是根据分布内样本类别的不同分为“单类的新类检测”(One-Class ND)和“多类的新类检测”(Multi-Class ND)。 “开集识别”OSR同样需要识别出具有语义偏移的样本,但是相比于ND,它只关心分布内是多类别的情况,并且要求对分布内样本进行正确...