論文の概要: Iterative Deployment Exposure for Unsupervised Out-of-Distribution Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.02327v2
• Date: Mon, 19 May 2025 14:30:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-20 14:57:10.164549
• Title: Iterative Deployment Exposure for Unsupervised Out-of-Distribution Detection
• Title（参考訳）: 教師なしアウト・オブ・ディストリビューション検出のための反復展開露光
• Authors: Lars Doorenbos, Raphael Sznitman, Pablo Márquez-Neila,
• Abstract要約: Iterative Deployment Exposure (IDE)は、アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)検出のための、新しくより現実的な設定である。 CSOは、マハラノビス距離と最寄りのアプローチを組み合わせた新しいU-OODスコアリング関数を使用している。 提案手法は, 医用画像の3つのモダリティに対して, 強いベースラインで大幅に改善されていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.019613806273252
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep learning models are vulnerable to performance degradation when encountering out-of-distribution (OOD) images, potentially leading to misdiagnoses and compromised patient care. These shortcomings have led to great interest in the field of OOD detection. Existing unsupervised OOD (U-OOD) detection methods typically assume that OOD samples originate from an unconcentrated distribution complementary to the training distribution, neglecting the reality that deployed models passively accumulate task-specific OOD samples over time. To better reflect this real-world scenario, we introduce Iterative Deployment Exposure (IDE), a novel and more realistic setting for U-OOD detection. We propose CSO, a method for IDE that starts from a U-OOD detector that is agnostic to the OOD distribution and slowly refines it during deployment using observed unlabeled data. CSO uses a new U-OOD scoring function that combines the Mahalanobis distance with a nearest-neighbor approach, along with a novel confidence-scaled few-shot OOD detector to effectively learn from limited OOD examples. We validate our approach on a dedicated benchmark, showing that our method greatly improves upon strong baselines on three medical imaging modalities.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングモデルは、アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)画像に遭遇する際のパフォーマンス劣化に対して脆弱であり、誤診や患者のケアを損なう可能性がある。 これらの欠点は、OOD検出の分野に大きな関心を惹き付けている。 既存の教師なしOOD(U-OOD)検出法は、OODサンプルがトレーニング分布に相補する集中していない分布に由来すると仮定し、デプロイされたモデルがタスク固有のOODサンプルを時間とともに受動的に蓄積する現実を無視している。 この現実のシナリオをよりよく反映するために、我々は、U-OOD検出のための新しくより現実的な設定であるIterative Deployment Exposure (IDE)を紹介します。 我々は,OOD分布に依存しないU-OOD検出器から開始するIDEのCSOを提案する。 CSOは、マハラノビス距離と最寄りのアプローチを組み合わせた新しいU-OODスコア機能と、新しい信頼度の高い数発のOOD検出器を使用して、限られたOODサンプルから効果的に学習する。 提案手法は, 医用画像の3つのモダリティに対して, 強いベースラインで大幅に改善されていることを示す。

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