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Closed-set Recognition
封闭集识别
一句话理解
训练和推理都假设类别来自同一个预先固定的集合。
最好理解的例子
只训练猫、狗、鸟三类的分类器看到汽车时，仍会把汽车错分成这三个已知类别之一。
核心机制
- 1
训练前固定允许预测的类别集合。
- 2
用带标签样本学习每个类别的决策边界。
- 3
推理时只在固定集合中输出分数最高的类别。
关键关系
知识邻域
AI → Computer Vision → Recognition