- 本研究は、訓練時に観察されなかった新規クラスの出現を想定するOpen set recognition（OSR）において、従来の単一プロトタイプ表現とオープンスペース正則化欠如が未知クラス識別を阻害する問題に対処するため、Openness-Aware Multi-Prototype Learning（OAMPL）を提案することを目的とする。
医用画像における未知クラス識別のための開放性対応多プロトタイプ学習
AIによる要点抽出
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