論文の概要: Generalized Out-of-Distribution Detection and Beyond in Vision Language Model Era: A Survey
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.21794v1
- Date: Wed, 31 Jul 2024 17:59:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-01 17:31:11.864382
- Title: Generalized Out-of-Distribution Detection and Beyond in Vision Language Model Era: A Survey
- Title（参考訳）: 一般化された分布外検出と視覚言語モデル時代の超越:調査
- Authors: Atsuyuki Miyai, Jingkang Yang, Jingyang Zhang, Yifei Ming, Yueqian Lin, Qing Yu, Go Irie, Shafiq Joty, Yixuan Li, Hai Li, Ziwei Liu, Toshihiko Yamasaki, Kiyoharu Aizawa,
- Abstract要約: VLM時代のAD, ND, OSR, OOD, ODの進化をカプセル化した一般OOD検出v2を提案する。
我々のフレームワークは、いくつかのフィールド不活性と統合により、要求される課題がOOD検出とADになっていることを明らかにしている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 107.08019135783444
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Detecting out-of-distribution (OOD) samples is crucial for ensuring the safety of machine learning systems and has shaped the field of OOD detection. Meanwhile, several other problems are closely related to OOD detection, including anomaly detection (AD), novelty detection (ND), open set recognition (OSR), and outlier detection (OD). To unify these problems, a generalized OOD detection framework was proposed, taxonomically categorizing these five problems. However, Vision Language Models (VLMs) such as CLIP have significantly changed the paradigm and blurred the boundaries between these fields, again confusing researchers. In this survey, we first present a generalized OOD detection v2, encapsulating the evolution of AD, ND, OSR, OOD detection, and OD in the VLM era. Our framework reveals that, with some field inactivity and integration, the demanding challenges have become OOD detection and AD. In addition, we also highlight the significant shift in the definition, problem settings, and benchmarks; we thus feature a comprehensive review of the methodology for OOD detection, including the discussion over other related tasks to clarify their relationship to OOD detection. Finally, we explore the advancements in the emerging Large Vision Language Model (LVLM) era, such as GPT-4V. We conclude this survey with open challenges and future directions.
- Abstract（参考訳）: オフ・オブ・ディストリビューション(OOD)サンプルの検出は、機械学習システムの安全性を確保する上で不可欠であり、OOD検出の分野を形成している。
一方、他のいくつかの問題は、異常検出(AD)、新規検出(ND)、オープンセット認識(OSR)、外れ値検出(OD)など、OOD検出と密接に関連している。
これらの問題を分類学的に分類した一般化OOD検出フレームワークが提案された。
しかし、CLIPのようなビジョン言語モデル(VLM)はパラダイムを大きく変え、これらの領域の境界を曖昧にし、研究者を混乱させた。
本調査では, VLM時代のAD, ND, OSR, OOD, ODの進化をカプセル化した一般OOD検出v2を最初に提示する。
我々のフレームワークは、いくつかのフィールド不活性と統合により、要求される課題がOOD検出とADになっていることを明らかにしている。
さらに、我々は、OOD検出の方法論を包括的に検討し、OOD検出との関係を明らかにするために、他の関連するタスクに関する議論を含め、その定義、問題設定、ベンチマークの大幅な変化を強調した。
最後に、GPT-4VのようなLVLM(Large Vision Language Model)時代の進展について検討する。
この調査はオープンな課題と今後の方向性で締めくくります。
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