Offen-Satz-Klassifikation

Die offene Klassifizierung ist eine wichtige Aufgabe im Bereich der Computer Vision und zielt darauf ab, Stichproben neuer Kategorien zu verarbeiten, die nicht im Trainingsdatensatz vorkommen. Das Ziel dieser Aufgabe besteht darin, bekannte Kategorien zu erkennen, während gleichzeitig unbekannte Kategorien erkannt und abgelehnt werden. Dies verbessert die Robustheit und Generalisierungsfähigkeit des Systems. Die offene Klassifizierung hat einen großen Stellenwert in Anwendungen wie Sicherheitsüberwachung, autonome Fahrt und medizinische Bildanalyse, da sie Unsicherheiten und Komplexitäten in der realen Welt effektiv bewältigt.