Dec, 2023

全谱外部分布检测的似然感知语义对齐

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TL;DR提出一种称为 Likelihood-Aware Semantic Alignment（LSA）的框架，以促进图像和文本的对应关系，针对全谱带外分布检测进行语义相关性的调整，并在复杂的领域转换中适应性地识别有正常分布的样本。
full-spectrum out-of-distribution detectionlikelihood-aware semantic alignmentcovariate shiftsdomain transformationsnear-ood setting
发现论文，激发创造
  • 全谱外部样本检测

    本文提出了一种全光谱 OOD 检测的新问题，并设计了三个基准以测试算法性能。针对这个问题，我们提出了一个简单的面向特征的 SEM 方法来检测语义转移，可以更好地处理 FS-OOD 检测，并且 SEM 明显优于当前最先进的方法。

    Apr, 2022

  • 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

  • 语义一致的异常检测

    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

  • 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

  • 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

  • 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

  • MOS: 针对大型语义空间的扩展分布外检测

    本文提出了一种基于组的 OOD 检测框架和一种新颖的 OOD 评分函数 MOS，通过将大语义空间分解成具有相似概念的小组，简化内部与外部数据之间的决策边界，从而使得面对高维度分类空间的场景下，我们的方法比以前的方法更为有效。在四个精心策划的 OOD 数据集上进行了评估，证明了 MOS 的性能优越，相比之前最好的方法，平均 FPR95 降低 14.33％，推理速度提高 6 倍。

    May, 2021

  • 从全球到本地：多尺度的离群检测

    本研究提出了第一个多尺度的 “模式”（MODE）框架，通过同时利用图像的全局视觉信息和局部区域细节来实现最大效益的外域检测。通过引入注意力机制和交叉尺度决策函数，MODE 在几个基准测试中表现出卓越的性能，平均可以在误报率上提高 19.24%、在 AUROC 上提高 2.77%。

    Aug, 2023

  • 重新思考外部分布检测的评估：索利斯悖论

    本研究构建了一个名为 Incremental Shift OOD（IS-OOD）的基准，通过基于提出的语言对齐图像特征分解（LAID）的移位测量方法，将测试样本分成不同的子集，相对于 ID 数据集具有不同的语义和协变量移位程度，以解决当前存在的超出分布（OOD）检测基准中的 Sorites 悖论问题。此外，还构建了包含更多多样的协变量内容的高质量生成图像的 Synthetic Incremental Shift（Syn-IS）数据集，以补充 IS-OOD 基准。研究评估了在本基准上进行的当前 OOD 检测方法，并发现几个重要结论：（1）大多数 OOD 检测方法的性能随着语义移位的增加而显著提高；（2）某些方法如 GradNorm 在做出决策时较少依赖于语义移位，可能具有不同的 OOD 检测机制；（3）图像中过度的协变量移位也可能被某些方法视为 OOD。

    Jun, 2024

  • 探索用于多模态离域检测的大型语言模型

    应用世界知识通过选择性生成大型语言模型并利用一致性基准不确定性校正方法来提高过分布检测性能，通过从每个图像提取视觉对象充分利用前述世界知识，充分实验证明本方法始终优于现有技术。

    Oct, 2023