很棒的开放集识别列表 与开放集识别，分发外，开放​​集域适应和开放世界识别相关的精选论文和资源清单 注意： 此列表并不详尽。 为了公平起见，表使用字母顺序。 内容 异常检测 开放集域适应 开放世界认可 执照 贡献 讲解 教程与调查 迈向开放集识别，Scheirer WJ，de Rezende Rocha A，Sapkota A等。 （ PAMI，2013年）。 迈向开放世界认可，Bental A，Boult T.（ CVPR，2015年）。 终身机器学习，陈志远和刘冰。 （ 2018 ）。 开放集识别的最新进展：一项调查，耿C，黄胜，陈胜。（ arXiv，2018 ）。 公开集识别的最新进展：调查v2 ，耿传兴，黄胜军，陈松灿。 （ arXiv，2019 ）。 文件 开放集识别 基于传统机器学习方法 2019年 用于开放集识别的专用支持向量机，Pedro Ribe

公开集识别项目 使用PyTorch进行的开放集识别项目。 如有任何问题，请发送电子邮件 注意：由于我的实验性实现（特别是我的方法），需要重新构造。 要求 对于不同的算法和不同的数据集，要求会有所不同。通常，基本和必不可少的要求是： # pytorch 1.4+, torchvision 0.7.0 + pip3 install torch torchvision # sklearn pip3 install -U scikit-learn # numpy pip3 install numpy # scikit-learn-0.23.2 pip3 install -U sklearn 对于OpenMax： pip3 install libmr 对于绘制MNIST： pip3 install imageio pip3 install tqdm 配套 数据集 CIFAR-100（完成）