論文の概要: OODformer: Out-Of-Distribution Detection Transformer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.08976v1
• Date: Mon, 19 Jul 2021 15:46:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-20 17:40:56.583363
• Title: OODformer: Out-Of-Distribution Detection Transformer
• Title（参考訳）: OODformer:Out-Of-Distribution Detection Transformer
• Authors: Rajat Koner, Poulami Sinhamahapatra, Karsten Roscher, Stephan G\"unnemann, Volker Tresp
• Abstract要約: 現実世界の安全クリティカルなアプリケーションでは、新しいデータポイントがOODであるかどうかを認識することが重要です。 本稿では,OODformer というファースト・オブ・ザ・キンドな OOD 検出アーキテクチャを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.17006322500865
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A serious problem in image classification is that a trained model might perform well for input data that originates from the same distribution as the data available for model training, but performs much worse for out-of-distribution (OOD) samples. In real-world safety-critical applications, in particular, it is important to be aware if a new data point is OOD. To date, OOD detection is typically addressed using either confidence scores, auto-encoder based reconstruction, or by contrastive learning. However, the global image context has not yet been explored to discriminate the non-local objectness between in-distribution and OOD samples. This paper proposes a first-of-its-kind OOD detection architecture named OODformer that leverages the contextualization capabilities of the transformer. Incorporating the trans\-former as the principal feature extractor allows us to exploit the object concepts and their discriminate attributes along with their co-occurrence via visual attention. Using the contextualised embedding, we demonstrate OOD detection using both class-conditioned latent space similarity and a network confidence score. Our approach shows improved generalizability across various datasets. We have achieved a new state-of-the-art result on CIFAR-10/-100 and ImageNet30.
• Abstract（参考訳）: 画像分類における深刻な問題は、トレーニングされたモデルが、モデルトレーニングで利用可能なデータと同じ分布から派生した入力データに対してうまく機能するが、アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)のサンプルでは、はるかに悪化する可能性があることである。 特に、現実世界の安全クリティカルなアプリケーションでは、新しいデータポイントがOODであるかどうかを認識することが重要です。 これまでにOOD検出は、信頼スコア、オートエンコーダベースの再構築、あるいはコントラスト学習によって対処される。 しかし、グローバル画像コンテキストは、分布内とOODサンプルの非局所的対象性を識別するためにはまだ研究されていない。 本稿では,変換器の文脈化機能を利用するOODformerという,第1世代のOOD検出アーキテクチャを提案する。 Trans\-formerを主特徴抽出器として組み込むことで、視覚的注意による共起とともに、対象概念とその識別属性を活用できる。 文脈埋め込みを用いて,クラス条件付き遅延空間類似度とネットワーク信頼度を用いたOOD検出を実証する。 提案手法は,各種データセット間の一般化性の向上を示す。 我々は CIFAR-10/-100 と ImageNet30 で最新の結果を得た。

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