論文の概要: TagOOD: A Novel Approach to Out-of-Distribution Detection via Vision-Language Representations and Class Center Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.15566v1
- Date: Wed, 28 Aug 2024 06:37:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-29 17:03:09.234817
- Title: TagOOD: A Novel Approach to Out-of-Distribution Detection via Vision-Language Representations and Class Center Learning
- Title（参考訳）: TagOOD:視覚言語表現と授業センター学習によるアウト・オブ・ディストリビューション検出のための新しいアプローチ
- Authors: Jinglun Li, Xinyu Zhou, Kaixun Jiang, Lingyi Hong, Pinxue Guo, Zhaoyu Chen, Weifeng Ge, Wenqiang Zhang,
- Abstract要約: 視覚言語表現を用いたOOD検出のための新しいアプローチである textbfTagOOD を提案する。
TagOODは、抽出されたオブジェクトの特徴に基づいて軽量なネットワークをトレーニングし、代表的なクラスセンターを学習する。
これらの中心は、OOD検出における無関係な画像特徴の影響を最小限に抑え、INDオブジェクトクラスの中心的な傾向を捉えている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.446233594630087
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Multimodal fusion, leveraging data like vision and language, is rapidly gaining traction. This enriched data representation improves performance across various tasks. Existing methods for out-of-distribution (OOD) detection, a critical area where AI models encounter unseen data in real-world scenarios, rely heavily on whole-image features. These image-level features can include irrelevant information that hinders the detection of OOD samples, ultimately limiting overall performance. In this paper, we propose \textbf{TagOOD}, a novel approach for OOD detection that leverages vision-language representations to achieve label-free object feature decoupling from whole images. This decomposition enables a more focused analysis of object semantics, enhancing OOD detection performance. Subsequently, TagOOD trains a lightweight network on the extracted object features to learn representative class centers. These centers capture the central tendencies of IND object classes, minimizing the influence of irrelevant image features during OOD detection. Finally, our approach efficiently detects OOD samples by calculating distance-based metrics as OOD scores between learned centers and test samples. We conduct extensive experiments to evaluate TagOOD on several benchmark datasets and demonstrate its superior performance compared to existing OOD detection methods. This work presents a novel perspective for further exploration of multimodal information utilization in OOD detection, with potential applications across various tasks.
- Abstract（参考訳）: 視覚や言語などのデータを活用するマルチモーダル融合が急速に普及している。
このリッチなデータ表現は、様々なタスクのパフォーマンスを向上させる。
AIモデルが現実のシナリオで目に見えないデータに遭遇する重要な領域である、アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)検出の既存手法は、全体像機能に大きく依存している。
これらの画像レベルの機能には、OODサンプルの検出を妨げる無関係な情報が含まれ、最終的には全体的なパフォーマンスが制限される。
本稿では,OOD 検出のための新しい手法である \textbf{TagOOD} を提案する。
この分解により、オブジェクトセマンティクスのより集中的な分析が可能になり、OOD検出性能が向上する。
その後、TagOODは、抽出されたオブジェクトの特徴に基づいて軽量なネットワークをトレーニングし、代表的なクラスセンターを学習する。
これらの中心は、OOD検出における無関係な画像特徴の影響を最小限に抑え、INDオブジェクトクラスの中心的な傾向を捉えている。
最後に,本手法は,学習センタとテストサンプル間のOODスコアとして距離に基づく測定値を計算することで,OODサンプルを効率的に検出する。
我々は、いくつかのベンチマークデータセット上でTagOODを評価するための広範囲な実験を行い、既存のOOD検出手法と比較して優れた性能を示す。
本研究は,OOD検出におけるマルチモーダル情報利用のさらなる探索に向けた新たな視点を提示する。
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