更好地认识自己：多样化的对象相关特征提升开放集识别
计算机视觉与模式识别
2026-05-05 v3 机器学习
摘要
开放集识别（OSR）是机器学习的一个关键方面，解决推理过程中检测新类别的挑战。在深度学习领域，在封闭数据集上训练的神经分类器通常难以识别新类别，导致错误预测。为了解决这个问题，人们提出了各种启发式方法，允许模型通过说“我不知道”来表达不确定性。然而，文献中仍存在空白，因为这些方法的底层机制探索有限。在本文中，我们对开放集识别方法进行了分析，重点关注特征多样性方面。我们的研究揭示了学习多样化的判别特征与提升OSR性能之间存在显著相关性。基于这一见解，我们提出了一种新的OSR方法，利用特征多样性的优势。通过在标准OSR测试平台上的严格评估，证明了我们方法的有效性，显示出相对于最先进方法的显著改进。
引用
@article{arxiv.2404.10370,
title = {Know Yourself Better: Diverse Object-Related Features Improve Open Set Recognition},
author = {Jiawen Xu and Margret Keuper},
journal= {arXiv preprint arXiv:2404.10370},
year = {2026}
}