Fugu-MT 論文翻訳(概要): PixOOD: Pixel-Level Out-of-Distribution Detection

論文の概要: PixOOD: Pixel-Level Out-of-Distribution Detection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.19882v3
Date: Thu, 24 Oct 2024 11:00:13 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-10-25 16:43:03.256620
Title: PixOOD: Pixel-Level Out-of-Distribution Detection
Title（参考訳）: PixOOD:Pixelレベルのアウト・オブ・ディストリビューション検出
Authors: Tomáš Vojíř, Jan Šochman, Jiří Matas,
Abstract要約: 本稿では、異常データのサンプルのトレーニングを必要としないPixOODと呼ばれる高密度画像予測アルゴリズムを提案する。画素レベルでの分布内データの複雑なクラス内変動をモデル化するために,オンラインデータ凝縮アルゴリズムを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License:
Abstract: We propose a dense image prediction out-of-distribution detection algorithm, called PixOOD, which does not require training on samples of anomalous data and is not designed for a specific application which avoids traditional training biases. In order to model the complex intra-class variability of the in-distribution data at the pixel level, we propose an online data condensation algorithm which is more robust than standard K-means and is easily trainable through SGD. We evaluate PixOOD on a wide range of problems. It achieved state-of-the-art results on four out of seven datasets, while being competitive on the rest. The source code is available at https://github.com/vojirt/PixOOD.
Abstract（参考訳）: PixOODは異常データのサンプルのトレーニングを必要とせず、従来のトレーニングバイアスを回避する特定のアプリケーションのために設計されていない。画素レベルでの分布データの複雑なクラス内変動をモデル化するために,従来のK平均よりも頑健で,SGDで容易に訓練できるオンラインデータ凝縮アルゴリズムを提案する。我々はPixOODを幅広い問題について評価した。 7つのデータセットのうち4つは最先端の結果であり、残りは競争力がある。ソースコードはhttps://github.com/vojirt/PixOOD.comで入手できる。

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