論文の概要: Zero-Shot Out-of-Distribution Detection with Outlier Label Exposure

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.01170v1
• Date: Mon, 3 Jun 2024 10:07:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-06 01:28:45.229872
• Title: Zero-Shot Out-of-Distribution Detection with Outlier Label Exposure
• Title（参考訳）: 外乱露光によるゼロショットアウトオブディストリビューション検出
• Authors: Choubo Ding, Guansong Pang,
• Abstract要約: Outlier Label Exposure (OLE)は、補助的なoutlierクラスラベルを用いたゼロショットOOD検出を強化するアプローチである。 OLE は検出性能を大幅に改善し,大規模 OOD およびハード OOD 検出ベンチマークの最先端性能を向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.266183020469065
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As vision-language models like CLIP are widely applied to zero-shot tasks and gain remarkable performance on in-distribution (ID) data, detecting and rejecting out-of-distribution (OOD) inputs in the zero-shot setting have become crucial for ensuring the safety of using such models on the fly. Most existing zero-shot OOD detectors rely on ID class label-based prompts to guide CLIP in classifying ID images and rejecting OOD images. In this work we instead propose to leverage a large set of diverse auxiliary outlier class labels as pseudo OOD class text prompts to CLIP for enhancing zero-shot OOD detection, an approach we called Outlier Label Exposure (OLE). The key intuition is that ID images are expected to have lower similarity to these outlier class prompts than OOD images. One issue is that raw class labels often include noise labels, e.g., synonyms of ID labels, rendering raw OLE-based detection ineffective. To address this issue, we introduce an outlier prototype learning module that utilizes the prompt embeddings of the outlier labels to learn a small set of pivotal outlier prototypes for an embedding similarity-based OOD scoring. Additionally, the outlier classes and their prototypes can be loosely coupled with the ID classes, leading to an inseparable decision region between them. Thus, we also introduce an outlier label generation module that synthesizes our outlier prototypes and ID class embeddings to generate in-between outlier prototypes to further calibrate the detection in OLE. Despite its simplicity, extensive experiments show that OLE substantially improves detection performance and achieves new state-of-the-art performance in large-scale OOD and hard OOD detection benchmarks.
• Abstract（参考訳）: CLIPのような視覚言語モデルは、ゼロショットタスクに広く適用され、インディストリビューション(ID)データにおいて顕著なパフォーマンスを得るため、ゼロショット設定におけるアウト・オブ・ディストリビューション(OOD)インプットの検出と拒否は、そのようなモデルをオンザフライで使用することの安全性を確保するために欠かせないものとなっている。 既存のゼロショットOOD検出器の多くは、IDイメージの分類とOODイメージの拒否においてCLIPを誘導するIDクラスラベルベースのプロンプトに依存している。 この作業では、代わりに、OODクラステキストプロンプトとして、多種多様な補助的なoutlierクラスラベルをCLIPにプロンプトして、ゼロショットのOOD検出を強化することを提案しています。 鍵となる直感は、ID画像は、OOD画像よりも、これらの外れ値クラスのプロンプトと類似性が低いことが期待されていることである。 1つの問題は、生のクラスラベルは、しばしばノイズラベル(例えば、IDラベルの同義語)を含み、生のOLEベースの検出が効果的でないことである。 この問題に対処するため,OODスコアリングを組み込むために,OODスコアリングを行うために,OODラベルの即時埋め込みを利用したOOD学習モジュールを導入する。 さらに、outlierクラスとそのプロトタイプはIDクラスと疎結合になり、分離不能な決定領域につながる。 そこで,我々は,OLEにおける検出のさらなる校正を行うために,外付け型プロトタイプとIDクラス埋め込みを合成して,外付け型プロトタイプを生成する,外付け型ラベル生成モジュールも導入した。 その単純さにもかかわらず、広範囲な実験により、OLEは検出性能を大幅に改善し、大規模OODおよびハードOOD検出ベンチマークにおける新しい最先端性能を実現することが示されている。

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