最近在看领域泛化(OOD Generalization)的问题,其中一个重要的方向就是开放集识别(Open Set Recognition),这篇综述总结了一些关键定义和问题,在这里浅读一下。 一、问题描述 在现实世界的识别/分类任务中,受各种客观因素的限制,在训练识别器或分类器时,通常很难收集训练样本来穷尽所有的类别。开放集识别(OSR)就是为...
CODE:https://github.com/zhoudw-zdw/CVPR21-Proser.git PlaceholdeRs for Open-SEt Recognition (PROSER) 目的 设计并使用data placeholders(数据占位符)模仿开集类别,将闭集分类器转换为开集分类器,并在测试过程中自适应地预测阈值。 面对新类别的未知输入,方法是对输出概率施加阈值[10]。它假设模型产生已知类的...
在机器学习应用中，传统分类往往局限在已知类别的范围内，即所谓的closed set。然而，现实世界中，数据获取困难、类别多样化等因素导致测试集出现未见过的类别。这种现象被称为Open Set Recognition（OSR），即开放集识别问题。OSR问题的核心在于处理测试样本与训练集中已知类别相匹配或不匹配的情况。当样本属于...
Open set recognitionSynergetic proto-pull and peciprocal pointsPrototype learningSelf-supervised learningOpen set recognition (OSR) aims to accept and classify known classes while rejecting unknown classes, which is the key technology for pattern recognition algorithms to be widely applied in practice. ...
除了OOD检测外,另外一些术语比如“开集识别”(Open-Set Recognition, OSR),“新类检测”(Novelty Detection)也常常出现在文献中。它们本质上都在关注同一个问题,仅在一些实验设定的细节上有着微小差别。然而不同的术语会导致方法之间形成不必要的分支,例如OOD检测和OSR就曾经被当作是两个独立的任务,而不同分支之间...
12. It is observed that the majority of the test set data fall correctly within the 20 circles, while a significant portion of the open set data fall correctly outside these circles. The quantitative results of t-SNE and circular surfaces based open set recognition (t-SNE-CS-OSR) ...
In open set recognition (OSR), almost all existing methods are designed specially for recognizing individual instances, even these instances are collectively coming in batch. Recognizers in decision either reject or categorize them to some known class using empirically-set threshold. Thus the decision...
除了OOD检测外,另外一些术语比如“开集识别”(Open-Set Recognition, OSR),“新类检测”(Novelty Detection)也常常出现在文献中。 它们本质上都在关注同一个问题,仅在一些实验设定的细节上有着微小差别。然而不同的术语会导致方法之间形成不必要的分支,例如OOD检测和OSR就曾经被当作是两个独立的任务,而不同分支之间...
Open Set Recognition,开集识别:指对一个在训练集上训练好的模型,当利用一个测试集(该测试集的中包含训练集中没有的类别)进行测试时,如果输入已知类别数据,输出具体的类别,如果输入的是未知类别的数据,则进行合适的处理(识别为unknown或者out-of-distribution)。例如在利用一个数据集训练好了一个模型可以对狗和人进...
Open Set Recognition To train open set recognition models in paper, run this command: python osr.py --dataset <DATASET> --loss <LOSS> Option --loss can be one of ARPLoss/RPLoss/GCPLoss/Softmax. --dataset is one of mnist/svhn/cifar10/cifar100/tiny_imagenet. To run ARPL+CS, add -...