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Dual-Adapter: 无需训练的双自适应技术用于小样本情况下的区分外分布检测
我们提出了一种基于先验的无需训练的双适配器（Dual-Adapter）方法，在文本和视觉角度上检测来自不同类别的未见样本，创造性地利用先前被忽视或干扰的特征，在训练数据集中突显与区分 ID 和 OOD 样本，通过广泛的实验结果在四个基准数据
PDFa month ago
利用人类反馈驯服异常检测中的假阳性
通过与专家反馈相结合的数学理论模型，我们提出了一种能够在动态应用中满足假阳性率约束同时最小化人工反馈的离群样本检测框架。同时，该框架可以与任何用于量化离群不确定性的评分函数一起使用，并在合成和基准离群数据集上经验证实，能够将假阳性率维持在最
PDF2 months ago
GDA: 面向稳健测试时适应的通用扩散
通过引入广义扩散适应（GDA）方法，研究论文提出了一种对不同类型的分布移位具有鲁棒性的测试时间适应方法，实现了在广泛的 OOD 基准测试上的最高分类准确度提升。
PDF3 months ago
模型重新编程在文本 - 图像编码器的非分布数据上优于微调
评估预训练模型在下游任务中的性能时，除了评估下游模型的内分布准确性外，还必须评估其对于一般化和识别离群样本的能力。本文揭示了侵入性微调技术所带来的隐藏成本，提出了 Reprogrammer 方法来改善下游模型在内分布、离群泛化和离群检测任务
PDF4 months ago
基于环境感知修复的零样本物体层次异常检测
我们的研究旨在解决零样本外部分布检测问题，并提出了一种名为 RONIN 的方法，它利用商业化的扩散模型替代探测到的对象，并通过预测的内部分布标签对恢复过程进行条件设置，从而有效区分内部分布和外部分布样本。通过大量实验，我们证明 RONIN
PDF5 months ago
少样本外分布检测的类 ID 式提示学习
利用 CLIP 在与 ID 样本相邻的空间中发现 ID 样本的异常值从而帮助检测最具挑战性的 OOD 样本，进而利用这些异常值进一步提升 OOD 检测中 CLIP 的效能，在各种真实世界图像数据集上表现出卓越的少样本学习性能（例如，在 Im
PDF7 months ago
双条件扩散模型用于异常分布检测：胎儿超声视频应用
在胎儿超声视频中，通过引入双条件扩散模型（DCDM），我们将模型限制在生成与 ID 集内结构和语义类似的图像上，以检测 OOD 样本，其具有高结构相似性和大内部分布方差。该模型在准确性上比参考方法提高了 12％，在精确度上提高了 22％，F
PDF8 months ago
半监督遥感图像目标检测中的非策划未标记数据
我们在遥感图像目标检测中探讨了一种在未筛选的未标记数据上进行半监督学习的方法，该方法使用标记的分布数据动态构建类别特征库，并通过与特征库中的条目进行比较计算 OOD 分数，有效过滤 OOD 样本。通过在 DIOR 和 DOTA 两个广泛使用
PDF9 months ago
关于伪相关对于未知类别检测的影响
研究表明，在训练集中，假设特征和标签之间的虚假相关性增强，检测模型对于发现野外数据的能力会大幅降低。通过引入 “不变” 的特征来新定义和建模数据转移，提出了新的数据转移形式，并在此基础上深入探究了虚假相关在识别过程中的影响，同时提出了一种降
PDF3 years ago
分类器中的数据分布外检测 via 生成
本文中，我们通过研究生成 “有效” 的 OOD 样本的复杂性，分析了调整之前的方法的可行性。我们提出了一种使用流形学习网络（例如变分自编码器）生成这些样本的新算法，然后训练一个 $n+1$ 分类器来检测 OOD，其中第 $n+1$ 类代表
PDF5 years ago