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开放集识别
0 摘要 1 到目前为止 在计算机视觉中 几乎所有基于机器学习的识别算法的实验评估都采用了封闭集识别的形式 即在训练时已知所有测试类 对于视觉应用来说 一个更现实的场景是开放集识别 在训练时存在不完整的世界知识 在测试时未知的类可以提交给算
开放集识别
Evidential Deep Learning for Open Set Action Recognition CVPR2021开放集识别论文解读
5 Bao W Yu Q Kong Y Evidential Deep Learning for Open Set Action Recognition C Proceedings of the IEEE CVF International
开放集识别
深度学习
OPEN-VOCABULARY OBJECT DETECTION VIAVISION AND LANGUAGE KNOWLEDGE DISTILLATION
通过视觉和语言知识提炼进行开放词汇的物体检测 摘要 我们的目标是推进开放词汇的物体检测 它可以检测由任意文本输入描述的物体 根本的挑战是训练数据的可用性 现有的物体检测数据集只包含数百个类别 而且进一步扩展成本很高 为了克服这一挑战 我们提
开放集识别
目标检测
计算机视觉
深度学习
开放集识别的最新进展总结(源于Recent Advances in Open Set Recognition: A Survey)
摘要 在现实的识别 分类任务中 由于受到各种客观因素的限制 在训练一个识别器或分类器摘 0 摘要 原因与场景 在现实的识别 分类任务中 训练模型的时候可能并没有所有类别的训练集 因此 这样训练出来的模型在没有出现过的类出现时 一般会失效 解
开放集识别
deep learning