OOD Detection for Image Classification Part4 : Prototype-based Approach
- 2025년 12월 12일 오후 6:23
- 조회수: 92
INFORMATION
- 2025년 12월 12일
- 오후 6시 ~
온라인 비디오 시청 (YouTube)
발표자:
임새린
임새린
TOPIC
OOD Detection for Image Classification Part4 : Prototype-based Approach
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OVERVIEW
요약:
Out-of-distribution (OOD) detection은 모델이 학습하지 않은 클래스를 가진 샘플이 테스트 과정에서 입력되었을 때, 해당 샘플을 OOD로 분류하는 문제이며, 신뢰도 있는 모델을 구축하고 현실 세계에 인공지능 모델을 배포 및 적용하기 위해 해결되어야 하는 문제이다. 이러한 OOD detection의 중요성 때문에 다양한 방향으로 많은 연구들이 진행 중이다.
이번 세미나에서는 여러 접근법들 중 prototype을 활용한 OOD detection 방법론들을 소개하고자 한다.
참고자료:
[1] Lu, S., Wang, Y., Sheng, L., He, L., Zheng, A., & Liang, J. (2025). Out-of-distribution detection: A task-oriented survey of recent advances. ACM Computing Surveys, 58(2), 1-39.[2] Ming, Y., Sun, Y., Dia, O., & Li, Y. How to Exploit Hyperspherical Embeddings for Out-of-Distribution Detection?. In The Eleventh International Conference on Learning Representations.
[3] Lu, H., Gong, D., Wang, S., Xue, J., Yao, L., & Moore, K. Learning with Mixture of Prototypes for Out-of-Distribution Detection. In The Twelfth International Conference on Learning Representations.[4] Wu, Y., Yu, R., Cheng, X., He, Z., & Huang, X. Pursuing Feature Separation based on Neural Collapse for Out-of-Distribution Detection. In The Thirteenth International Conference on Learning Representations.