論文の概要: Likelihood-Aware Semantic Alignment for Full-Spectrum Out-of-Distribution Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.01732v1
• Date: Mon, 4 Dec 2023 08:53:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-05 15:35:39.207887
• Title: Likelihood-Aware Semantic Alignment for Full-Spectrum Out-of-Distribution Detection
• Title（参考訳）: 全スペクトル分布検出のための確率認識意味アライメント
• Authors: Fan Lu, Kai Zhu, Kecheng Zheng, Wei Zhai, Yang Cao
• Abstract要約: 画像とテキストの対応を意味的に高次領域に促進する「Likelihood-Aware Semantic Alignment (LSA)フレームワーク」を提案する。 2つのF-OODベンチマークで15.26%$と18.88%$の差で既存の手法を上回り、提案したLSAの優れたOOD検出性能を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.145060992747077
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Full-spectrum out-of-distribution (F-OOD) detection aims to accurately recognize in-distribution (ID) samples while encountering semantic and covariate shifts simultaneously. However, existing out-of-distribution (OOD) detectors tend to overfit the covariance information and ignore intrinsic semantic correlation, inadequate for adapting to complex domain transformations. To address this issue, we propose a Likelihood-Aware Semantic Alignment (LSA) framework to promote the image-text correspondence into semantically high-likelihood regions. LSA consists of an offline Gaussian sampling strategy which efficiently samples semantic-relevant visual embeddings from the class-conditional Gaussian distribution, and a bidirectional prompt customization mechanism that adjusts both ID-related and negative context for discriminative ID/OOD boundary. Extensive experiments demonstrate the remarkable OOD detection performance of our proposed LSA especially on the intractable Near-OOD setting, surpassing existing methods by a margin of $15.26\%$ and $18.88\%$ on two F-OOD benchmarks, respectively.
• Abstract（参考訳）: full-spectrum out-of-distribution (f-ood) 検出は、意味的および共変的シフトを同時に遭遇しながら、in-distribution (id) サンプルを正確に認識することを目的としている。 しかし、既存のout-of-distribution (ood)検出器は共分散情報に過剰に適合し、内在的意味相関を無視する傾向があり、複雑な領域変換に適応するには不十分である。 この問題に対処するために,画像テキスト対応を意味的に高機能な領域に促進するためのLSA(Likelihood-Aware Semantic Alignment)フレームワークを提案する。 LSAは、クラス条件のガウス分布から意味関連視覚埋め込みを効率的にサンプリングするオフラインガウスサンプリング戦略と、識別的ID/OOD境界のためにID関連および負のコンテキストを調整する双方向プロンプトカスタマイズ機構から構成される。 広範囲な実験により,提案手法が2つのf-oodベンチマークでそれぞれ15.26\%$と18.88\%$のマージンで従来の手法を上回って,特に難解な近ood設定において,提案手法の顕著なood検出性能を示すことができた。

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