[20240604 통합 세미나] Out-of-Distribution Detection and Out-of-Model Scope…

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작성자 강지연
댓글 0건 조회 413회 작성일 24-06-17 14:51

본문

[일시]
2024.06.04

[세미나 주제]
Out-of-Distribution Detection and Out-of-Model Scope in Computer Vision

[발표자]
강지연

[요약]
본 발표는 컴퓨터 비전에서의 Out-of Distribution Detection과 Out-of-Model Scope 개념을 소개한다. Out-of-Distribution Detection은 모델을 테스트 하거나 실제 운영 환경에 적용할 때 입력 데이터가 훈련 데이터의 분포와 크게 다르거나 새로운 class label값을 가지는 데이터를 식별하는 작업이다. 하지만 OOD 데이터의 식별이 모델의 성능이 관계없이 나타나는 등 OOD를 정의하는 기준에 모호함이 있다며 모델의 예측 결과를 중심의 데이터 식별을 추가적으로 고려해야 한다는 Out-of-Model Scope 개념이 등장하게 되었다. 이에 관한 아래 세 가지 논문을 소개한다.

[관련 논문]
- VOS : Learning what you don’t know by virtual outlier synthesis
- SAFE: Sensitivity-Aware Features for Out-of-Distribution Object Detection
- Out-of-distribution detection is not all you need

[녹화 영상 링크]
https://us02web.zoom.us/rec/share/sQqeRQxHtUsGOSANOsEVv6eF0MPq6Roih3vZIHdBtfwqYNR3oJE-62M4pnXVzRRh.10Xt1fq5rq2QZk-H

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