論文の概要: MOS: Towards Scaling Out-of-distribution Detection for Large Semantic Space

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.01879v1
• Date: Wed, 5 May 2021 05:58:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-06 19:45:31.125796
• Title: MOS: Towards Scaling Out-of-distribution Detection for Large Semantic Space
• Title（参考訳）: MOS:大規模意味空間における分布外検出のスケールアップに向けて
• Authors: Rui Huang and Yixuan Li
• Abstract要約: グループベースのOOD検出フレームワークと,MOSと呼ばれる新しいOODスコアリング機能を提案する。 私たちの重要なアイデアは、大きな意味空間を同様の概念を持つ小さなグループに分割することです。 ImageNetで訓練されたモデルを、さまざまなセマンティクスにまたがる4つの慎重に収集されたOODデータセットに対して評価します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.367982926200714
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Detecting out-of-distribution (OOD) inputs is a central challenge for safely deploying machine learning models in the real world. Existing solutions are mainly driven by small datasets, with low resolution and very few class labels (e.g., CIFAR). As a result, OOD detection for large-scale image classification tasks remains largely unexplored. In this paper, we bridge this critical gap by proposing a group-based OOD detection framework, along with a novel OOD scoring function termed MOS. Our key idea is to decompose the large semantic space into smaller groups with similar concepts, which allows simplifying the decision boundaries between in- vs. out-of-distribution data for effective OOD detection. Our method scales substantially better for high-dimensional class space than previous approaches. We evaluate models trained on ImageNet against four carefully curated OOD datasets, spanning diverse semantics. MOS establishes state-of-the-art performance, reducing the average FPR95 by 14.33% while achieving 6x speedup in inference compared to the previous best method.
• Abstract（参考訳）: out-of-distribution (ood)インプットの検出は、現実世界に機械学習モデルを安全にデプロイするための中心的な課題である。 既存のソリューションは主に小さなデータセットで動作し、解像度が低く、クラスラベルがほとんどない(cifarなど)。 その結果,大規模画像分類タスクのOOD検出は未検討のままである。 本稿では、グループベースのOOD検出フレームワークと、新しいOODスコアリング機能であるMOSを提案することで、この重要なギャップを埋める。 私たちの重要なアイデアは、大きな意味空間を同様の概念で小さなグループに分割することで、効果的なood検出のために、in-out-distributionデータとout-of-distributionデータの間の決定境界を単純化することです。 本手法は, 従来の手法よりも高次元のクラス空間に対して大きくスケールする。 我々は、ImageNetでトレーニングされたモデルを、4つの慎重にキュレートされたOODデータセットに対して評価し、多様なセマンティックスにまたがる。 MOSは最先端の性能を確立し、平均的なFPR95を14.33%削減し、以前のベストメソッドと比較して6倍のスピードアップを実現した。

関連論文リスト

• Effort: Efficient Orthogonal Modeling for Generalizable AI-Generated Image Detection [66.16595174895802]
  既存のAI生成画像(AIGI)検出手法は、しばしば限定的な一般化性能に悩まされる。 本稿では、AIGI検出において、これまで見過ごされてきた重要な非対称性現象を同定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-23T19:10:32Z)
• Unleashing the Power of Generic Segmentation Models: A Simple Baseline for Infrared Small Target Detection [57.666055329221194]
  本稿では,Segment Anything Model (SAM) などのジェネリックセグメンテーションモデルの赤外線小物体検出タスクへの適応について検討する。 提案モデルでは,既存の手法と比較して,精度とスループットの両方で性能が大幅に向上した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-07T05:31:24Z)
• WeiPer: OOD Detection using Weight Perturbations of Class Projections [11.130659240045544]
  入力のよりリッチな表現を生成する最終完全連結層にクラスプロジェクションの摂動を導入する。 我々はOpenOODフレームワークの複数のベンチマークで最先端のOOD検出結果を得る。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-27T13:38:28Z)
• How to Overcome Curse-of-Dimensionality for Out-of-Distribution Detection? [29.668859994222238]
  OOD検出のための新しいフレームワークSubspace Nearest Neighbor (SNN)を提案する。 トレーニングにおいて,本手法は次元の最も関連性の高い部分集合を利用してモデルとその特徴表現を正規化する。 現在の最良の距離ベースの手法と比較して、SNNはCIFAR-100ベンチマークで平均FPR95を15.96%削減している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-22T06:04:09Z)
• EAT: Towards Long-Tailed Out-of-Distribution Detection [55.380390767978554]
  本稿では,長い尾を持つOOD検出の課題に対処する。 主な困難は、尾クラスに属するサンプルとOODデータを区別することである。 本稿では,(1)複数の禁制クラスを導入して分布内クラス空間を拡大すること,(2)コンテキストリッチなOODデータに画像をオーバーレイすることでコンテキスト限定のテールクラスを拡大すること,の2つの簡単な考え方を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-14T13:47:13Z)
• From Global to Local: Multi-scale Out-of-distribution Detection [129.37607313927458]
  アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)検出は、イン・ディストリビューション(ID)トレーニングプロセス中にラベルが見られない未知のデータを検出することを目的としている。 近年の表現学習の進歩により,距離に基づくOOD検出がもたらされる。 グローバルな視覚情報と局所的な情報の両方を活用する第1のフレームワークであるマルチスケールOOD検出(MODE)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-20T11:56:25Z)
• Building One-class Detector for Anything: Open-vocabulary Zero-shot OOD Detection Using Text-image Models [23.302018871162186]
  ゼロショット方式でテキスト画像事前学習モデルを利用する新しい1クラスオープンセットOOD検出器を提案する。 提案手法は,ドメイン内でないものを検出し,多様なOODを検出する柔軟性を提供する。 本手法は,すべてのベンチマークにおいて,従来の手法よりも優れた性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-26T18:58:56Z)
• Metric Learning and Adaptive Boundary for Out-of-Domain Detection [0.9236074230806579]
  我々はOODデータに依存しないOOD検出アルゴリズムを設計した。 提案アルゴリズムは,メトリック学習と適応的決定境界を併用する,シンプルだが効率的な手法に基づいている。 他のアルゴリズムと比較して,提案アルゴリズムでは,クラス数が少ないシナリオにおいて,OOD性能が大幅に向上していることが判明した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-22T17:54:55Z)
• Out-of-distribution Detection with Deep Nearest Neighbors [33.71627349163909]
  アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)検出は、オープンな世界で機械学習モデルをデプロイするための重要なタスクである。 本稿では,OOD検出における非パラメトリック近接距離の有効性について検討する。 いくつかのベンチマークで最寄りのOOD検出の有効性を実証し,優れた性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-13T16:45:21Z)
• Highly Accurate Dichotomous Image Segmentation [139.79513044546]
  Dichotomous Image segmentation (DIS)と呼ばれる新しいタスクは、自然画像から高度に正確な物体を抽出することを目的としている。 私たちは、5,470の高解像度画像(例えば、2K、4K以上の画像)を含む最初の大規模データセットdis5Kを収集します。 また、Disdisモデルトレーニングのための特徴レベルとマスクレベルの両方のガイダンスを用いて、単純な中間監視ベースライン(IS-Net)を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-06T20:09:19Z)
• Triggering Failures: Out-Of-Distribution detection by learning from local adversarial attacks in Semantic Segmentation [76.2621758731288]
  セグメンテーションにおけるアウト・オブ・ディストリビューション(OOD)オブジェクトの検出に取り組む。 私たちの主な貢献は、ObsNetと呼ばれる新しいOOD検出アーキテクチャであり、ローカル・アタック(LAA)に基づく専用トレーニングスキームと関連付けられています。 3つの異なるデータセットの文献の最近の10つの手法と比較して,速度と精度の両面で最高の性能が得られることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-03T17:09:56Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。