論文の概要: Background Matters: Enhancing Out-of-distribution Detection with Domain Features

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.08727v1
• Date: Wed, 15 Mar 2023 16:12:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-16 13:03:00.655336
• Title: Background Matters: Enhancing Out-of-distribution Detection with Domain Features
• Title（参考訳）: 背景問題:ドメイン機能による分散検出の強化
• Authors: Choubo Ding, Guansong Pang, Chunhua Shen
• Abstract要約: OODサンプルは任意の分布から引き出すことができ、様々な次元における分布内(ID)データからの偏差を示す。 既存の方法は、ドメインの特徴のような他の次元を無視しながら、意味的特徴に基づいてOODサンプルを検出することに重点を置いている。 本稿では,IDトレーニングサンプルからドメインの特徴を高密度な予測手法により学習することのできる,新しい汎用フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 90.32910087103744
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Detecting out-of-distribution (OOD) inputs is a principal task for ensuring the safety of deploying deep-neural-network classifiers in open-world scenarios. OOD samples can be drawn from arbitrary distributions and exhibit deviations from in-distribution (ID) data in various dimensions, such as foreground semantic features (e.g., vehicle images vs. ID samples in fruit classification) and background domain features (e.g., textural images vs. ID samples in object recognition). Existing methods focus on detecting OOD samples based on the semantic features, while neglecting the other dimensions such as the domain features. This paper considers the importance of the domain features in OOD detection and proposes to leverage them to enhance the semantic-feature-based OOD detection methods. To this end, we propose a novel generic framework that can learn the domain features from the ID training samples by a dense prediction approach, with which different existing semantic-feature-based OOD detection methods can be seamlessly combined to jointly learn the in-distribution features from both the semantic and domain dimensions. Extensive experiments show that our approach 1) can substantially enhance the performance of four different state-of-the-art (SotA) OOD detection methods on multiple widely-used OOD datasets with diverse domain features, and 2) achieves new SotA performance on these benchmarks.
• Abstract（参考訳）: アウトオブディストリビューション(ood)入力の検出は、オープンワールドシナリオにおけるディープニューラルネットワーク分類器のデプロイの安全性を確保するための主要なタスクである。 OODサンプルは任意の分布から抽出することができ、前景のセマンティック特徴(例えば、果物分類における車両画像対IDサンプル)や背景ドメイン特徴(例えば、音声認識におけるテクスチャ画像対IDサンプル)など、様々な次元における分布内IDデータからの偏差を示すことができる。 既存の手法では、ドメイン機能などの他の次元を無視しながら、セマンティックな特徴に基づいたoodサンプルの検出に重点を置いている。 本稿では,OOD検出におけるドメインの特徴の重要性を考察し,それを活用して意味機能に基づくOOD検出手法を提案する。 そこで本研究では,IDトレーニングサンプルからドメイン特徴を学習可能な新しい汎用フレームワークを提案する。このフレームワークでは,既存の意味特徴に基づくOOD検出手法をシームレスに組み合わせて,意味領域とドメイン領域の両方から分布内特徴をシームレスに学習することができる。 大規模な実験は我々のアプローチが示す 1) 多様なドメイン特徴を持つ多種多様なOODデータセット上での4種類の最先端(SotA)OOD検出手法の性能を大幅に向上させることができる。 2) これらのベンチマークで新しいSotA性能を実現する。

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