语义分割的判别式非分布检测

ECCVAug, 2018

Discriminative out-of-distribution detection for semantic segmentation

Petra Bevandić, Ivan Krešo, Marin Oršić, Siniša Šegvić

TL;DR本文提出了一种针对视觉分类中的开放世界场景中的数据分割问题的新方法，该方法能够训练出一个专门针对原始训练集以及更大的 “背景” 数据集的 ODD（出现在分布之外的异常值）检测模型，并在测试复杂自然图像的数据集中得到了优异的表现。

Abstract

Most classification and segmentation datasets assume a closed-world scenario in which predictions are expressed as distribution over a predetermined set of visual classes. However, such assumption implies unavoidable and often unnoticeable failures in presence of out-of-distribution (O

out-of-distribution visual classification ood detection computer vision training set

发现论文，激发创造

通过学习本地对抗攻击进行语义分割中的异常检测

本文提出了一种名为 ObsNet 的 OOD 检测体系结构，通过基于局部对抗攻击（LAA）的专用训练方案，实现了在速度和精度方面得到表现的最佳方法，解决了当前方法在实际应用中速度和精度快慢两难的问题。

Aug, 2021

基于置信度的越界检测：一项比较研究与分析

通过对比研究和深度分析来评估各种最先进的方法对基于置信度的 OOD 检测的能力，并采用计算机视觉基准来复现和比较多种 OOD 检测方法。评估了它们在使用胸部 X 线进行疾病分类这一具有挑战性任务中的能力，结果表明在计算机视觉任务中高性能不直接转化为医学成像任务中的准确性，因此为开发下一代 OOD 检测方法提供了有用的见解。

Jul, 2021

重温基于 LiDAR 的 3D 物体检测中的超出分布检测

利用合成的离群对象数据生成特征图以对未知物体进行检测并使用多层感知器分类，从而有效处理自动驾驶中的风险和可靠性问题。

Apr, 2024

语义分割中的超范围物体检测与检索

本文通过在不同的数据集上使用深度学习的方法，实现了以城市街道场景为基础的图像识别模型对于不同场景下的物体进行准确分类和目标检测，并且通过对于特征向量的提取和降维，成功实现了基于图像碎片的图像检索和分割。

May, 2020

房间里的喧嚣大象：你的离群检测器对标签噪声是否鲁棒？

通过对 20 种最先进的 OOD 检测方法进行大量实验，我们发现类标签噪声对 OOD 检测有重要影响，现有方法中错误分类的 ID 样本与 OOD 样本之间的差异较小是一个被忽视的限制。

Apr, 2024

朝着外部分布检测的现实基准

深度神经网络在各种技术和服务中得到越来越广泛的应用，但其容易受到来自训练集不同分布的样本的干扰，而常见的解决方法是使深度神经网络具备检测这种样本的能力。本文提出了一种基于 ImageNet 和 Places365 的全面评估标准，根据与训练集的语义相似性，将个别类别分为内部分布和外部分布，通过不同的技术确定哪些类别应被视为内部分布，得到具备不同性质的评估标准。不同的 ODD 检测技术在不同的评估标准下的实验结果表明，它们的有效性取决于所选择的评估标准，而基于置信度的技术在接近 ODD 样本上可能优于基于分类器的技术。

Apr, 2024

使用大型语言模型生成的同类对等生成器进行外部分布检测

提出了一种名为 ODPC 的新方法，通过大型语言模型设计生成特定提示词来产生具有 ID 语义的 OOD 对等类，以便于检测，并采用基于 OOD 对等类的对比损失来学习紧凑的 ID 类别表示，并改善不同类别之间的界限清晰度。在五个基准数据集上进行的广泛实验表明，该方法可以得到最先进的结果。

Mar, 2024

全景非分布式分割

深度学习在全景分割方面取得了显著进展，但是全景分割在存在分布外（OOD）对象的情况下受到严重影响。为了解决这个问题，我们提出了一种用于联合像素级语义内部分布和分布外分类的分割方法。我们基于 Panoptic 分割基准数据集 Cityscapes 和 BDD100K，扩展了具有分布外实例分割注释的数据集，并提出了合适的评估指标和多个强基线模型。重要的是，我们提出了新颖的 PoDS 架构，包括共享的主干网络、用于学习全局和局部 OOD 对象线索的 OOD 上下文模块，以及使用我们的对齐 - 不匹配策略的双对称解码器和任务特定头。结合我们的数据增强策略，这种方法有助于逐步学习分布外对象并保持内部分布性能。我们进行了大量评估实验证明我们提出的 PoDS 网络可以有效地解决主要挑战并显著优于基线模型。我们在此 http 链接上公开提供数据集、代码和训练好的模型。

Oct, 2023

医学图像分析中的外域检测：一项调查

深度学习在计算机辅助诊断中得到了应用，但在实际临床场景中可能遇到分布偏移导致的静默失败问题，而最近的研究则探索了各种解决方案，包括分类和评估协议，以及缺乏探索的研究方向。

Apr, 2024

基于元认知的分割模型异常检测

通过引入一种轻量级模块，利用熵量测、分割预测和空间上下文来表征分割模型的不确定性，从而实时检测像素级的极端数据，同时结合生成的合成极端数据进行最大熵训练，我们的方法可以可靠地检测场景中的极端实例，并在语义分割基准测试中表现卓越。

Oct, 2023