WEKO3
アイテム
Open Set Recognition Using the Feature Space of Deep Neural Networks
http://hdl.handle.net/10228/00008733
http://hdl.handle.net/10228/00008733a7673544-d570-484d-9178-e99f8985c72a
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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10384781.pdf (130.3 kB)
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| アイテムタイプ | 学術雑誌論文 = Journal Article(1) | |||||||||||||||||||||
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| 公開日 | 2022-02-21 | |||||||||||||||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||||||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 | |||||||||||||||||||||
| 資源タイプ | journal article | |||||||||||||||||||||
| タイトル | ||||||||||||||||||||||
| タイトル | Open Set Recognition Using the Feature Space of Deep Neural Networks | |||||||||||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||||||||||
| 言語 | ||||||||||||||||||||||
| 言語 | eng | |||||||||||||||||||||
| 著者 |
Kanaoka, Daiju
× Kanaoka, Daiju× 田中, 悠一朗
WEKO
30537
× 田向, 権
WEKO
6059
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| 抄録 | ||||||||||||||||||||||
| 内容記述タイプ | Abstract | |||||||||||||||||||||
| 内容記述 | Image classification assumes that all classes used in testing are known. Therefore, when an unknown class data is input, it cannot be recognized correctly. A method that enables unknown classes to be identified is called open set recognition. In this paper, we propose a method of open set recognition focusing on the feature space of the classifier and a Mahalanobis-based threshold. The experimental results show that the proposed method surpasses state-of-the-art methods on some datasets, demonstrating the potential of a method focusing on the feature space. | |||||||||||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||||||||||
| 備考 | ||||||||||||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||||||||||||
| 内容記述 | 2021 International Symposium on Intelligent Signal Processing and Communication Systems (ISPACS 2021), November 16-19, 2021, Hualien, Taiwan | |||||||||||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||||||||||
| 書誌情報 |
en : 2021 International Symposium on Intelligent Signal Processing and Communication Systems (ISPACS) 発行日 2021-12-28 |
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| 出版社 | ||||||||||||||||||||||
| 出版者 | IEEE | |||||||||||||||||||||
| DOI | ||||||||||||||||||||||
| 関連タイプ | isVersionOf | |||||||||||||||||||||
| 識別子タイプ | DOI | |||||||||||||||||||||
| 関連識別子 | https://doi.org/10.1109/ISPACS51563.2021.9650985 | |||||||||||||||||||||
| ISBN | ||||||||||||||||||||||
| 識別子タイプ | ISBN | |||||||||||||||||||||
| 関連識別子 | 978-1-6654-1951-2 | |||||||||||||||||||||
| ISBN | ||||||||||||||||||||||
| 識別子タイプ | ISBN | |||||||||||||||||||||
| 関連識別子 | 978-1-6654-1950-5 | |||||||||||||||||||||
| ISBN | ||||||||||||||||||||||
| 識別子タイプ | ISBN | |||||||||||||||||||||
| 関連識別子 | 978-1-6654-3003-6 | |||||||||||||||||||||
| 日本十進分類法 | ||||||||||||||||||||||
| 主題Scheme | NDC | |||||||||||||||||||||
| 主題 | 548 | |||||||||||||||||||||
| 著作権関連情報 | ||||||||||||||||||||||
| 権利情報 | Copyright (c) 2021 IEEE. Personal use of this material is permitted. Permission from IEEE must be obtained for all other uses, in any current or future media, including reprinting/republishing this material for advertising or promotional purposes, creating new collective works, for resale or redistribution to servers or lists, or reuse of any copyrighted component of this work in other works. | |||||||||||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||||||||||||
| 主題 | open set recognition | |||||||||||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||||||||||||
| 主題 | deep learning | |||||||||||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||||||||||||
| 主題 | neural networks | |||||||||||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||||||||||||
| 主題 | image classification | |||||||||||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||||||||||||
| 主題 | unknown class | |||||||||||||||||||||
| 出版タイプ | ||||||||||||||||||||||
| 出版タイプ | AM | |||||||||||||||||||||
| 出版タイプResource | http://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa | |||||||||||||||||||||
| 査読の有無 | ||||||||||||||||||||||
| 値 | yes | |||||||||||||||||||||
| 研究者情報 | ||||||||||||||||||||||
| URL | https://hyokadb02.jimu.kyutech.ac.jp/html/100001426_ja.html | |||||||||||||||||||||
| 論文ID（連携） | ||||||||||||||||||||||
| 値 | 10384781 | |||||||||||||||||||||
| 連携ID | ||||||||||||||||||||||
| 値 | 10155 | |||||||||||||||||||||
