Apr, 2023

更安全的机器人引导视网膜微创手术的非监督离群检测

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TL;DR本研究探讨使用基于马氏距离的异常检测器来识别机器学习模型中的样本是否与训练时样本相似，并且通过实验表明，该方法在确定性外部数据的适用性上具有可行性，用于机器学习为基础的距离估计模型在机器人引导下的显微手术过程中可能起到检测数据异常的作用。
发现论文，激发创造
  • 医疗领域的离群样本检测基准测试

    本文定义三类 Out-of-Distribution Detection 的示例，并在医学图像的三个领域中对常见的方法进行基准测试。结果表明，尽管这些方法对某些类别的 OOB 样本产生良好结果，但它们未能识别接近训练数据分布的图像，作者发现简单的二元分类器在特征表示上具有最佳的平均精度和 AUPRC。

    Jul, 2020

  • 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

  • 重塑三维医学图像的异常检测

    通过使用 Expected Performance Drop (EPD) 作为新问题设计的核心贡献，我们重新定义了医学图像分割中的异常检测问题，该方法在 11 个 CT 和 MRI OOD 检测挑战中展示了其有效性。

    Aug, 2023

  • 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

  • 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

  • 扩散去噪平滑在认证和对抗鲁棒的 ODD 检测中的应用

    研究机器学习中如何确定训练分布和 ODD（Out-Of-Distribution）样本的检测机制，提出了一种基于 l2 范数的无需特定组件或训练的 ODD 鲁棒性证明的新方法以及改进了检测 ODD 攻击技巧的现有技术，在 CIFAR10 / 100 平均 OOD 检测度量方面相对于之前的方法有约 13％/ 5％的提高，并在分布内样本上提供高水平的认证和敌对鲁棒性。

    Mar, 2023

  • 医学图像分割中维度降低以改善超出分布检测

    通过使用马氏距离后处理肝脏磁共振成像的 Swin UNETR 模型的瓶颈特征，通过主成分分析降低瓶颈特征的维度，高效且计算负载最小地检测到了分布外的图像。

    Aug, 2023

  • 自动驾驶数据集上的离群样本检测性能评估

    通过应用基于最可能的类条件高斯分布的 Mahalanobis 距离作为 OOD 分数来评估拒绝语义分割 DNN 的输出，该研究发现即使在未知数据集上应用，也可以显著降低分类风险，但会以像素覆盖率为代价。这些发现的适用性将有助于合法化安全措施并推动其在汽车感知中的安全使用的论证。

    Jan, 2024

  • 关于 OoD 检测器的严格设计

    针对安全相关的神经网络，当前以期望的校准误差等指标为导向的趋势并不能满足确立安全性的要求。通过明确设计原则以及和实际应用场景的整合，提出针对 out-of-distribution 检测技术的设计方法，包括相关的技术挑战与可能的解决措施。

    Jun, 2023

  • 语义分割的判别式非分布检测

    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。

    Aug, 2018