该论文提出了 DrugOOD，一个系统性的 OOD 数据集策划和 AI 辅助药物研究基准，用于药物靶向结合亲和力预测的模型性能测试，并且也是图形 OOD 学习问题的有价值的测试平台。

Jan, 2022

本文提出了一个名为 OpenOOD 的统一的、结构化的代码库，该库实现了超过 30 种 ODD 检测方法，并在最近提出的一般化 OOD 检测框架下提供了全面的基准。作者通过对这些方法的全面比较发现，过去几年中，该领域取得了显著进展，其中预处理方法和正交后处理方法显示出很强的潜力。

Oct, 2022

基于直方图和扩散的方法相结合，该研究旨在通过对医学图像进行无监督异常检测，探索并提出后处理步骤以提高医学图像中异常检测的性能。

Oct, 2023

通过对抗高水平的对抗攻击在半先验条件下训练生成对抗网络来提高生成数据的多样性和质量。

Aug, 2021

本研究介绍了 OpenOOD v1.5，它是 OpenOOD v1 的显著改进，旨在确保精确、标准化和用户友好的 Out-of-Distribution 检测方法评估。OpenOOD v1.5 将其评估能力扩展到大规模数据集，研究全谱 Out-of-Distribution 检测，并引入了在线排行榜和易于使用的评估器等新功能，从而为 OOD 检测研究提供更加稳健和全面的评估基准。

Jun, 2023

采用扩散过程将提供整个训练集的信息纳入预测的噪声向量中，并推导出噪声向量的闭合解，将噪声向量转化为用于度量 OOD 的得分。通过在 OOD 基准测试上对比深度模型预测的噪声向量和闭合解噪声向量的表现，我们的方法在所有类型的图像编码器中胜过以前的 OOD 方法，其中使用 MAE-based 图像编码器达到了 3.5％的性能提升，并且通过应用不同类型的图像编码器来研究 OOD 方法的健壮性，我们的方法在所有图像编码器中表现出良好的鲁棒性。

Jan, 2024

机器学习辅助的逆合成预测模型在标准基准测试上取得稳步进展，但在现实世界中应用于非分布（OOD）分子或反应时，其性能往往显著下降。本研究通过建立两组基准数据集，系统比较了先进的逆合成预测模型在分布转移下的性能，并提出了两种模型无关技术，经初步实验显示其有高潜力并平均性能提高 4.6％，从而为进一步面向 OOD 泛化的逆合成预测研究提供了基础。

Dec, 2023

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

我们提出了一种新颖且更现实的设置，称为连续自适应离群分布检测（CAOOD），旨在开发一种能够适应动态和迅速适应新到达分布的离群分布检测模型，并且在部署期间具有不足的 ID 样本。通过设计学习和适应图表，我们开发了元离群学习（MOL），在训练过程中学习到了一个良好初始化的离群分布检测模型。在测试过程中，MOL 通过少量适应快速调整到新的分布，从而确保在不断变化的分布上具有离群分布检测性能。对几个离群分布基准测试的广泛实验证明了我们方法在保持 ID 分类准确性和离群分布检测性能方面的有效性。

Sep, 2023

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