論文の概要: COOkeD: Ensemble-based OOD detection in the era of zero-shot CLIP

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.22576v1
• Date: Wed, 30 Jul 2025 11:02:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-31 16:14:18.166117
• Title: COOkeD: Ensemble-based OOD detection in the era of zero-shot CLIP
• Title（参考訳）: COOkeD: ゼロショットCLIP時代におけるアンサンブルベースのOOD検出
• Authors: Galadrielle Humblot-Renaux, Gianni Franchi, Sergio Escalera, Thomas B. Moeslund,
• Abstract要約: アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)検出は、信頼できる画像認識システムにおいて重要なビルディングブロックである。 両端から少し開放感が与えられると、不均一なアンサンブルを生成することで、顕著なOOD検出が達成できることが示される。 CokeDは、古典的およびCLIPベースのOOD検出方法と比較して、最先端のパフォーマンスとロバスト性の向上を実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.84776775118222
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Out-of-distribution (OOD) detection is an important building block in trustworthy image recognition systems as unknown classes may arise at test-time. OOD detection methods typically revolve around a single classifier, leading to a split in the research field between the classical supervised setting (e.g. ResNet18 classifier trained on CIFAR100) vs. the zero-shot setting (class names fed as prompts to CLIP). In both cases, an overarching challenge is that the OOD detection performance is implicitly constrained by the classifier's capabilities on in-distribution (ID) data. In this work, we show that given a little open-mindedness from both ends, remarkable OOD detection can be achieved by instead creating a heterogeneous ensemble - COOkeD combines the predictions of a closed-world classifier trained end-to-end on a specific dataset, a zero-shot CLIP classifier, and a linear probe classifier trained on CLIP image features. While bulky at first sight, this approach is modular, post-hoc and leverages the availability of pre-trained VLMs, thus introduces little overhead compared to training a single standard classifier. We evaluate COOkeD on popular CIFAR100 and ImageNet benchmarks, but also consider more challenging, realistic settings ranging from training-time label noise, to test-time covariate shift, to zero-shot shift which has been previously overlooked. Despite its simplicity, COOkeD achieves state-of-the-art performance and greater robustness compared to both classical and CLIP-based OOD detection methods. Code is available at https://github.com/glhr/COOkeD
• Abstract（参考訳）: オフ・オブ・ディストリビューション(OOD)検出は、テスト時に未知のクラスが発生する可能性があるため、信頼できる画像認識システムにおいて重要なビルディングブロックである。 OOD検出方法は通常、単一の分類器を中心に展開し、古典的な教師付き設定(例えばCIFAR100で訓練されたResNet18分類器)とゼロショット設定(CLIPのプロンプトとして提供されたクラス名)の間の研究領域を分割する。 どちらの場合も、OOD検出性能は、IDデータに対する分類器の能力によって暗黙的に制約される。 COOkeDは、特定のデータセット上で訓練されたクローズドワールド分類器、ゼロショットCLIP分類器、CLIP画像の特徴に基づいて訓練された線形プローブ分類器の予測を組み合わせる。 一見すると大きすぎるが、このアプローチはモジュラーでポストホックであり、事前訓練されたVLMの可用性を活用しているため、単一の標準分類器をトレーニングするよりもオーバーヘッドが少ない。 我々は、一般的なCIFAR100とImageNetベンチマークでCOOkeDを評価し、トレーニング時のラベルノイズからテスト時の共変量シフト、これまで見落とされたゼロショットシフトまで、より困難で現実的な設定についても検討した。 その単純さにもかかわらず、COOkeDは従来のCLIPベースのOOD検出方法と比較して、最先端のパフォーマンスと堅牢性を実現している。 コードはhttps://github.com/glhr/COOkeDで入手できる。

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