用于稳健昆虫分类的越界检测算法

May, 2023

用于稳健昆虫分类的越界检测算法

Out-of-distribution detection algorithms for robust insect classification

Mojdeh Saadati, Aditya Balu, Shivani Chiranjeevi, Talukder Zaki Jubery, Asheesh K Singh...

TL;DR本文研究了在农业领域应用昆虫识别和分类模型的难点，提出使用基于深度学习的算法进行准确性检测，并评估了目前基于最大软最大概率、马氏距离以及基于能量的三种 OOD 算法对昆虫识别分类器性能的影响。

Abstract

deep learning-based approaches have produced models with good insect classification accuracy; Most of these models are conducive for application in controlled environmental conditions. One of the primary emphasis of researchers is to implement identification and classification models i

deep learning insect classification out-of-distribution detection ood algorithms agriculture fields

发现论文，激发创造

基于 OOD 训练数据的许多方法估计相同核心量的组合来分解 OD 检测

本文旨在识别常见的目标，以及识别不同 OOD 检测方法的隐含评分函数。我们展示了许多方法在共享学习方式下表现相似，二进制区分器达到与异常暴露相似的 OOD 检测性能，还展示了置信度损失具有在理论上最优得分函数不同但与训练和测试 out-distribution 相同时的函数相似的隐含评分函数，从实践中发现，这些方法训练方式一致时都表现相似。

Jun, 2022

在自然环境中训练 OOD 检测器

本文提出了一种基于野外混合数据的新颖框架，旨在改进在野外部署的机器学习模型的 OOD 检测能力，通过最大化 OOD 检测率并设定 ID 数据的分类误差和 ID 示例的 OOD 错误率的约束条件的学习目标，有效地解决了这个问题，并在常见的 OOD 检测任务中获得了优异的性能。

Feb, 2022

利用自监督排除分类器集合进行的外分布检测

本论文提出一种基于深度学习和分类器集成的方法，通过独特的基于边界的损失函数来可靠地检测出分布外数据，同时在超过一些 OOD 检测基准上明显优于现有算法。

Sep, 2018

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

持续无监督的外部分布检测

不断进行未标注 OOD 检测的新设置，使用融合 Mahalanobis 距离和最近邻方法的 U-OOD 评分函数，并设计了一种置信度缩放的少样本 OOD 检测器，大幅改善相关领域的强基准模型。

Jun, 2024

基于极值的图像分类异常检测方法：XOOD

本研究提出了一种基于极值的新型 OOD 检测框架 XOOD，包括两个算法：完全无监督的 XOOD-M 和自我监督的 XOOD-L，两者都依赖于神经网络中激活层数据的极值信号以区分内部分布和 OOD 实例。实验证明，XOOD-M 和 XOOD-L 在效率和准确性方面均优于现有的状态 - of-the-art OOD 检测方法，在降低误报率（FPR95）50％，同时将推理时间提高一个数量级。

Aug, 2022

指向便携式超声成像乳腺癌分类方法的非同源检测

通过使用三种不同的方法：softmax、能量分数和深度集成，并在三个不同的数据集上进行测试，本研究通过点对点超声图像对乳腺癌进行分类，并发现能量分数方法在两个数据集上优于 softmax 方法，而深度集成方法是最稳健的，在所有三个数据集上最适合检测 OOD 样本。

Feb, 2024

ImageNet-OOD: 解析现代异常检测算法

通过广泛的实验，我们展示了当前的 ODD 检测器对于协变量转移比语义转移更为敏感，并且最新的 ODD 检测算法对于语义转移的检测效果微乎其微。我们的数据集和分析为指导未来的 ODD 检测器设计提供了重要见解。

Oct, 2023

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