OSR: Open Set Recognition, “开集识别”背景：在封闭世界中训练的机器学习模型 通常将 属于未知类别的测试样本 错误地分类为 具有高置信度的 已知类别。一些文献将模型这种过度自信的行为称为“模型的傲慢”。因此，OSR于2013年被提出，旨在解决这个问题。定义：“开集识别”(Open Set Recognition, OSR)要求多分类...
背景: 在封闭世界中训练的机器学习模型通常将属于未知类别的测试样本错误地分类为具有高置信度的已知类别。一些文献将模型这种过度自信的行为称为“模型的傲慢”。因此,OSR于2013年被提出,旨在解决这个问题。 定义: “开集识别”(Open Set Recognition, OSR)要求多分类器同时达到如下两个要求: 对测试集中属于“已知类...
背景: 在封闭世界中训练的机器学习模型通常将属于未知类别的测试样本错误地分类为具有高置信度的已知类别。一些文献将模型这种过度自信的行为称为“模型的傲慢”。因此,OSR于2013年被提出,旨在解决这个问题。 定义: “开集识别”(Open Set Recognition, OSR)要求多分类器同时达到如下两个要求: 对测试集中属于“已知类...
后来找到原因就是因为线上的图像太复杂了,没有开集识别的模型是不可靠的,所以就进行了开集识别,接下来记录下学习的记录供大家一起学习,也供自己后续查阅 1、开集识别学习路径 开始根据自己的遇到的情况进行查询,发现开放长尾识别问题中的开放问题就是目前自己遇到的问题,下面这张图很清晰的展示常见任务的划分标准...
该架构首先通过离线 RPN 从图像中提取目标候选框，然后通过比较属性词嵌入和候选目标的视觉嵌入之间的相似度来实现开放式词汇目标属性识别。为了更好地对齐属性词和候选目标之间的特征，在文本编码器端引入可学习的 prompt 向量，并在大量的图文对数据上微调原始 CLIP 模型。为了进一步提高模型效率，团队提出了 OvarNet，...
GMMSeg 同时具备判别式与生成式模型的优势,在语义分割领域,首次实现使用单一的模型实例,在闭集 (closed-set) 及开放世界 (open-world) 分割任务中同时取得先进性能。 当前主流语义分割算法本质上是基于 softmax 分类器的判别式分类模型,直接对 p (class|pixel feature) 进行建模,而完全忽略了潜在的像素数据分布,即...
首先就是一张非常直观的图,在不用的数据集上,对OSR和CSR两个任务的表现进行比较。论文首先利用标准基准数据集上,选取三种有代表性的开放集识别方法,包括MSP,ARPL以及ARPL+CS。然后利用一个类似于VGG形态的的轻量级模型,在不同的分类数据集上进行检测。可以看到OSR和CSR两个任务的表现是呈现出高度的正相关的。
GMMSeg 同时具备判别式与生成式模型的优势,在语义分割领域,首次实现使用单一的模型实例,在闭集 (closed-set) 及开放世界 (open-world) 分割任务中同时取得先进性能。 当前主流语义分割算法本质上是基于 softmax 分类器的判别式分类模型,直接对 p (class|pixel feature) 进行建模,而完全忽略了潜在的像素数据分布,即...
频繁项集是指在一个事务数据集中经常出现的项集,即包含的项集的支持度超过预定的阈值。常见的频繁项集挖掘算法有Apriori算法、FP-growth算法等。这些算法通过扫描数据集并使用不同的策略来发现频繁项集。在识别开集时,可以通过对频繁项集进行进一步的筛选和组合来得到符合要求的规则。 基于频繁项集的方法优点是简单...
假设我们任选一个人脸为注册ID,在足够大的ID集合中,总会存在某人脸ID与该注册ID的相似度接近于100%,意味着不管你的模型有多好,是否是特征完备的,只要在一个足够大的ID集合中去搜索总会存在不能被识别的ID(世界上没有完全相同的两片树叶,但是却有两片相似度足够高的树叶),这里的足够大可以衍生为很大的ID集合,...