論文の概要: One-Class Classification: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.03064v1
• Date: Fri, 8 Jan 2021 15:30:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-10 05:11:33.381356
• Title: One-Class Classification: A Survey
• Title（参考訳）: 一級分類:調査
• Authors: Pramuditha Perera, Poojan Oza, Vishal M. Patel
• Abstract要約: One-Class Classification (OCC) は、トレーニング中に観測されたデータが単一の正のクラスからのものであるマルチクラス分類の特別なケースである。 視覚認識のための古典的統計的および最近の深層学習に基づくOCC手法のサーベイを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 96.17410674315816
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: One-Class Classification (OCC) is a special case of multi-class classification, where data observed during training is from a single positive class. The goal of OCC is to learn a representation and/or a classifier that enables recognition of positively labeled queries during inference. This topic has received considerable amount of interest in the computer vision, machine learning and biometrics communities in recent years. In this article, we provide a survey of classical statistical and recent deep learning-based OCC methods for visual recognition. We discuss the merits and drawbacks of existing OCC approaches and identify promising avenues for research in this field. In addition, we present a discussion of commonly used datasets and evaluation metrics for OCC.
• Abstract（参考訳）: 単級分類 (one-class classification, occ) は、訓練中に観測されるデータは単一の正のクラスから得られる多級分類の特別な場合である。 occの目標は、推論中に正のラベル付きクエリを認識できる表現および/または分類器を学ぶことである。 この話題は近年、コンピュータビジョン、機械学習、バイオメトリクスのコミュニティにかなりの関心を集めている。 本稿では,視覚認識のための古典的統計的および最近の深層学習に基づくOCC手法について調査する。 我々は、既存のoccアプローチのメリットと欠点を議論し、この分野の研究に有望な道筋を特定する。 さらに,occで一般的に使用されるデータセットと評価指標について考察する。

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