Med advent rika klassificeringsmodeller och hög beräkningseffekt visuellt igenkänningssystem har hittat många operativa applikationer. Erkännandet i den verkliga världen innebär flera utmaningar som inte syns i kontrollerade labbmiljöer. Datauppsättningarna är dynamiska och nya kategorier måste kontinuerligt upptäckas och därefter läggas till. Vid förutsägelsetiden måste ett utbildat system ta itu med otaliga osedda kategorier. Operativa system kräver minimal nedtid, även för att lära. För att hantera dessa operativa frågor presenterar vi problemet med erkännande av Open World och definierar det formellt. Vi bevisar att tröskelsummor av monotont minskande funktioner av avstånd i linjärt omvandlade funktioner utrymme kan balansera "öppen rymd risk" och empirisk risk. Vår teori utökar befintliga algoritmer för öppen världsigenkänning. Vi presenterar ett protokoll för utvärdering av öppna system för erkännande i världen. Vi presenterar den Nearest Non-Outlier (NNO) algoritm som utvecklar modellen effektivt, lägga till objektkategorier stegvis samtidigt upptäcka avvikelser och hantera öppen rymdrisk. Vi utför experiment på ImageNet-datasetet med 1.2M+-bilder för att validera effektiviteten hos vår metod på storskaliga visuella igenkänningsuppgifter. NNO ger konsekvent överlägsna resultat på öppen världsigenkänning.
Den närmaste non-Outlier-algoritmen (NNO) REF anpassar NCM för öppen klassificering, med hänsyn till öppen rymdrisk och metrisk inlärning.
Towards Open World Recognition
{'venue': 'IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) (2015) 1893 - 1902', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}