.png){kind=icon}
返回
Unknown Support Prototype Set for Open Set Recognition
.png){kind=icon}
PRE
AI
DOI：10.1007/s11263-025-02384-9.png)
.png){kind=icon}
原文求助.png){kind=icon}
分享.png){kind=icon}
收藏
摘要
En 中文
在实际应用中，视觉识别系统不可避免地会遇到训练集中未出现的未知类别。开放集识别旨在同时分类已知类别的样本并检测未知样本。一种有前景的解决方案是将未知样本注入训练集，并且在如何构建未知样本生成器方面取得了显著进展。然而，关于哪些未知样本具有强泛化能力的研究很少。本研究提出了一种新的概念，称为Unknown Support Prototypes（未知支持原型），它们可作为潜在未知类别的良好代表。引入了两个新颖的度量指标，即Support和Diversity，用于构建Unknown Support Prototype Set（未知支持原型集）。在算法中，我们进一步提出在特征空间的语义子空间中构建Unknown Support Prototypes，这可以大幅降低Unknown Support Prototype Set的基数，并增强未知样本生成的可靠性。在多个基准数据集上的大量实验表明，所提出的算法为未知样本提供了有效的泛化能力。
Keyword:
Open set recognition
Data augmentation
Unknown detection
Prototype
期刊
IF:
9.3
论文数:
3.9K
被引数:
2.8W
机构
暂无机构信息
引用论文
.png){kind=icon}
分享收藏
分享收藏
查看更多内容