Novelty detection är en process för att identifiera de observationer som i vissa avseenden skiljer sig från utbildningsobservationerna (målklassen). I själva verket är den nya klassen ofta frånvarande under utbildningen, dåligt prov eller inte väldefinierad. Därför kan klassifikationer av en klass effektivt modellera sådana problem. Men på grund av att data från nyhetsklassen inte finns tillgängliga är det en tung uppgift att utbilda ett end-to-end-djupt nätverk. I denna uppsats, inspirerad av framgången med generativa kontrariska nätverk för att träna djupa modeller i oövervakade och halvövervakade inställningar, föreslår vi en end-to-end arkitektur för en klass klassificering. Vår arkitektur består av två djupa nätverk, som var och en tränas genom att konkurrera med varandra samtidigt samarbeta för att förstå det underliggande konceptet i målklassen, och sedan klassificera proverna. Ett nätverk fungerar som den nya detektorn, medan det andra stöder det genom att förbättra de mindre proverna och förvränga avvikelserna. Intuitionen är att separerbarheten hos de förbättrade tängerna och de förvrängda outliers är mycket bättre än att besluta om de ursprungliga proverna. Den föreslagna ramen gäller olika relaterade tillämpningar av anomalier och avvikande upptäckter i bilder och videor. Resultaten på MNIST och Caltech-256 bilddatauppsättningar, tillsammans med den utmanande UCSD Ped2 dataset för video anomali upptäckt visar att vår föreslagna metod lär sig målklassen effektivt och är överlägsen baslinje och state-of-the-art metoder.
I Ref föreslog de en ram för klassificering i en klass och upptäckt av nyheter.
Adversarially Learned One-Class Classifier for Novelty Detection
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}