相对于传统的封闭集识别(ClosedSet Recognition)任务,开集识别更接近于现实世界的情况,因为我们无法预知未来会遇到哪些新的类别。 二、开集识别的挑战 未知类别样本:开集识别中最大的挑战是对未知类别样本的准确处理。在训练阶段,模型只能学习已知类别的特征,对于未知类别的投影,模型可能产生错误的分类结果。 样本空间的动...
结果表明:(i)具有时序建模能力的模型具备更强的零样本识别性能,显示出时序建模能力对于CLIP模型向视频领域的迁移是必要的;(ii)Open-VCLIP曲线高于标准微调方法,反映出本文所提出的优化策略不仅能提升模型的零样本视频识别能力,而且能够在零样本识别性能和闭集性能中取得最佳权衡;(iii)同时,图中红色五角星对应同一个插值...
在 CVPR2023 上，小红书社区技术团队提出了一项全新任务 —— Open-vocabulary Object Attribute Recognition（面向开放词汇的目标检测与属性识别）。该任务旨在采用单一模型对图像中任何类别目标同时进行定位、分类和属性预测，从而推动目标识别能力向更高的深度和广度发展。本文提出了 OvarNet 这一全新模型，OvarNet 基于海...
实际场景中的干扰模式识别问题更多地是开集问题,即应用阶段出现的干扰模式包括但不限于训练阶段已知的模式。因此,现有方法的性能在面对开集识别问题时严重下降。 技术实现要素: 5.本发明的目的在于提供一种基于零样本学习的干扰模式开集识别模型及方法,仅利用有限类别的标签数据进行训练,便能够以较高的准确率识别已知类别...
小红书提出 OvarNet 模型:开集预测的新SOTA,“万物识别”新玩法 OvarNet 是通过在目标检测和属性预测两个数据集上训练,并通过蒸馏 CLIP-Attr 模型的知识来提高在 novel/unseen 属性的性能。小红书社区技术团队提出的 OvarNet 是第一个可扩展的管道,在开放词汇场景下可以同时定位目标,并同时推断视觉属性和目标类别。实...
本发明公开了一种基于零样本学习的干扰模式开集识别模型及方法.考虑一个无线通信抗干扰场景,为躲避干扰,背景用户基于频谱感知选择空闲信道进行通信.感知设备持续地感知频谱,并且在智能体的辅助下识别干扰模式.为解决未知的干扰模式的识别问题,设计了一种监督训练,无监督分类的开集识别方案,在监督训练阶段训练编码器学习已知...
为此,本发明采用的技术方案是,基于雷达图像与生成对抗模型的人体动作开集识别方法,利用雷达的微多普勒图像能够反映人体微动的特性,同时采用生成对抗模型中的判别器作为开集识别器,直接区分输入图像的为已知或未知动作类别并输出其类别信息,以实现对人体动作的端到端开集识别.本发明主要应用于雷达技术领域和人体动作识别场合...
此外,小红书还采用知识蒸馏的方式简化模型计算复杂度,显著提升 OvarNet 的实用性和时效性。实验结果表明,OvarNet 在开集目标检测和属性识别任务上取得了新 SOTA,证明了识别语义类别和属性对于视觉场景理解的互补性。 理解视觉场景中的目标一直以来都是计算机视觉发展的主要驱动力,例如,目标检测任务的目的是在图像中定位...
此外,小红书还采用知识蒸馏的方式简化模型计算复杂度,显著提升 OvarNet 的实用性和时效性。实验结果表明,OvarNet 在开集目标检测和属性识别任务上取得了新 SOTA,证明了识别语义类别和属性对于视觉场景理解的互补性。 理解视觉场景中的目标一直以来都是计算机视觉发展的主要驱动力,例如,目标检测任务的目的是在图像中定位...
在CVPR2023 上,小红书社区技术团队提出了一项全新任务 —— Open-vocabulary Object Attribute Recognition(面向开放词汇的目标检测与属性识别)。该任务旨在采用单一模型对图像中任何类别目标同时进行定位、分类和属性预测,从而推动目标识别能力向更高的深度和广度发展。本文提出了 OvarNet 这一全新模型,OvarNet 基于海量多...