論文の概要: Unsupervised Out-of-Distribution Detection with Diffusion Inpainting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.10326v1
- Date: Mon, 20 Feb 2023 21:34:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-22 16:59:49.533936
- Title: Unsupervised Out-of-Distribution Detection with Diffusion Inpainting
- Title(参考訳): 拡散塗布による教師なし分布検出
- Authors: Zhenzhen Liu, Jin Peng Zhou, Yufan Wang, Kilian Q. Weinberger
- Abstract要約: 教師なしのアウト・オブ・ディストリビューション検出は、未ラベルのイン・ドメインデータからのみ学習することで、ドメイン外のデータを識別する。
我々は,この課題に対する新しいアプローチ - Lift, Map, Detect (LMD) - を提案する。
LMDは元の多様体からイメージを持ち上げ、それを拡散モデルでドメイン内多様体にマッピングする。
我々は、LMDが様々なデータセットで競合性能を達成するための広範な実験を通して示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 21.53942771737231
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Unsupervised out-of-distribution detection (OOD) seeks to identify
out-of-domain data by learning only from unlabeled in-domain data. We present a
novel approach for this task - Lift, Map, Detect (LMD) - that leverages recent
advancement in diffusion models. Diffusion models are one type of generative
models. At their core, they learn an iterative denoising process that gradually
maps a noisy image closer to their training manifolds. LMD leverages this
intuition for OOD detection. Specifically, LMD lifts an image off its original
manifold by corrupting it, and maps it towards the in-domain manifold with a
diffusion model. For an out-of-domain image, the mapped image would have a
large distance away from its original manifold, and LMD would identify it as
OOD accordingly. We show through extensive experiments that LMD achieves
competitive performance across a broad variety of datasets.
- Abstract(参考訳): 教師なしのアウト・オブ・ディストリビューション検出(OOD)は、未ラベルのドメイン内データのみから学習することで、ドメイン外のデータを識別する。
本稿では,近年の拡散モデルの発展を生かした新しい手法であるLift, Map, Detect (LMD)を提案する。
拡散モデルは生成モデルの一種である。
コアとなるのが反復的なデノイジングプロセスで、ノイズの多い画像を徐々にトレーニング多様体に近づける。
LMDはこの直感を利用してOODを検出する。
具体的には、LMDは元の多様体からイメージを持ち上げ、それを拡散モデルでドメイン内多様体にマッピングする。
領域外画像の場合、マッピングされた画像は元の多様体から遠く離れており、MDはそれに従ってOODと識別する。
我々は、LMDが様々なデータセットで競合性能を達成するための広範な実験を通して示す。
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