論文の概要: TINS: Test-time ID-prototype-separated Negative Semantics Learning for OOD Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.10756v1
• Date: Mon, 11 May 2026 15:54:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-12 23:28:50.955197
• Title: TINS: Test-time ID-prototype-separated Negative Semantics Learning for OOD Detection
• Title（参考訳）: TINS:OOD検出のためのテスト時間ID-プロトタイプ分離負意味論的学習
• Abstract要約: 視覚言語モデルは、イメージアライメントとIDラベルと負のセマンティクスを比較することで、OOD検出を可能にする。 textbfTest-time textbfID-prototype-separated textbfNegative textbfSemantics learning method, called textbfTINS。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.57804454312654
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Vision-language models enable OOD detection by comparing image alignment with ID labels and negative semantics. Existing negative-label-based methods mainly rely on static negative labels constructed before inference, limiting their ability to cover diverse and evolving OOD concepts. Although test-time expansion provides a natural solution, naively learning negative semantics from potential OOD samples may introduce hard ID contamination. To address this issue, we propose a \textbf{T}est-time \textbf{I}D-prototype-separated \textbf{N}egative \textbf{S}emantics learning method, termed \textbf{TINS}. TINS learns sample-specific negative text embeddings via image-to-text modality inversion and introduces ID-prototype-separated regularization to keep them separated from ID semantics. To further stabilize negative semantics expansion, TINS employs group-wise aggregation scoring and a buffer update strategy. Extensive experiments across Four-OOD, OpenOOD, Temporal-shift, and Various ID settings show consistent improvements over strong baselines. Notably, on the Four-OOD benchmark with ImageNet-1K as ID, TINS reduces the average FPR95 from 14.04\% to 6.72\%. Our code is available at https://github.com/zxk1212/tins.
• Abstract（参考訳）: 視覚言語モデルは、イメージアライメントとIDラベルと負のセマンティクスを比較することで、OOD検出を可能にする。 既存の負ラベルベースの手法は主に推論の前に構築された静的な負ラベルに依存しており、多様なOOD概念をカバーする能力を制限する。 テスト時間拡張は自然な解を提供するが、潜在的なOODサンプルから否定的な意味論を学ぶことはハードID汚染をもたらす可能性がある。 この問題に対処するために, テキストbf{T}est-time \textbf{I}D-prototype-separated \textbf{N}egative \textbf{S}emantics learning method, called \textbf{TINS}を提案する。 TINSは、画像からテキストへのモダリティの変換を通じてサンプル固有の負のテキスト埋め込みを学習し、ID-prototype-sparated regularizationを導入し、それらをIDセマンティクスから分離する。 ネガティブセマンティクスの展開をさらに安定化させるために、TINSはグループワイドアグリゲーションスコアとバッファ更新戦略を採用している。 Four-OOD、OpenOOD、Temporal-shift、および各種ID設定の広範な実験は、強いベースラインよりも一貫した改善を示している。 特に、ImageNet-1K を ID とする Four-OOD ベンチマークでは、TINS は平均 FPR95 を 14.04 % から 6.72 % に削減している。 私たちのコードはhttps://github.com/zxk1212/tinsで利用可能です。

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