在研究AI问题时,我们经常会遇到这样的两个概念,open-set(开放集合)和close-set (封闭集合)。它们要如何理解呢?
所谓close-set,就是所有的测试集都在训练集中出现过。所以每次的预测直接得出测试图片的ID,如果想测试两张图片是不是同一个人,那么就看这两张图片的预测结果是不是相同的ID。一个形象的例子就是,如果把训练集看做教科书,测试集看做考试的话,那么就是考点都在教科书中。 而open-set呢,就是测试图片并没有在...
但是作者提出的方案对于openset classification这个问题来说不是很优雅,而且不是很有说服力,方法大多是现有技术的拼凑,不中也是有原因的。 审稿人在审稿的时候提出了一个问题,对于openset问题怎么样进行evaluation呢,因为现在模型一般都有大量的超参数需要设置,但是unseen class这种设定是不太容易做evaluate的。
open-set就是用于测试的人不在train-set里。这个时候训练模型其实是相当于训练一个特征提取器,训练好这个特征提取器之后这个train-set就没用了。举例:还是公司人脸识别,我们训练的时候不一定要使用公司的人的照片,因为我们只是需要训练一个特征提取器。所以可以用网上的训练集来训练模型。测试的时候我们才需要公司的人...
Openset是拓扑学中的一个概念,它的定义是一个集合内的所有点都是内点。也就是说,对于一个集合内的任意一点,都可以找到一个足够小的球体,使得这个球体完全包含在这个集合内。 举个例子,假设我们有一个集合A,它包含了所有的大于0的实数。那么A就是一个open set,因为对于A内的任意一点x,我们可以找到一个足够小...
open-set noise:样本的真实标签在open label set里 方法: 在每次迭代中,对于每个unlabel open set,随机赋予一个伪标签,加入模型训练 联合train set和open set的分类损失优化模型 问题: 模型需要区分开label set和open set,真实场景中可能是混杂在一起的 每个open set的噪声标签为模型自己生成的,真实场景中可能是...
### 开放集任务（Open Set Recognition）1. **定义**：开放集识别是在不完全已知所有可能类别的条件...
【Clio: Real-time Task-Driven Open-Set 3D Scene Graphs】 文章链接:[2404.13696] Clio: Real-time Task-Driven Open-Set ... 项目主页:GitHub - MIT-SPARK/Clio 现代的类无关图像分割工具(例如, SegmentAnything)和开集语义理解工具(例如, CLIP)为机器人感知和建图提供了前所未有的机遇。传统的密集分布度量...
CV领域的Open Set和Open World区别在:1、范围;2、目标。范围是指,Open Set和Open World都涉及到未知类别的识别,但Open Set问题主要关注已知类别和未知类别的识别,而Open World问题则扩展到未来可能出现的未知类别的准备和学习。 一、Open Set(开放集) Open S...
aIn the brave a little , cherish a little 正在翻译,请等待...[translate] aan open set 一个开放集合[translate]