Ood Detection
Out of Distribution (OOD) Detection 是指检测不属于分类器训练分布的数据实例的任务。OOD 数据通常被称为“未见”数据，因为模型在训练过程中未曾接触。该任务的目标是通过训练模型区分训练中见过的分布内（ID）数据和未见过的 OOD 数据，以提高模型的鲁棒性和泛化能力。这可以通过训练独立的 OOD 检测器或调整模型架构和损失函数来实现。在计算机视觉领域，OOD 检测对于识别异常和未知对象具有重要应用价值。
Out of Distribution (OOD) Detection 是指检测不属于分类器训练分布的数据实例的任务。OOD 数据通常被称为“未见”数据，因为模型在训练过程中未曾接触。该任务的目标是通过训练模型区分训练中见过的分布内（ID）数据和未见过的 OOD 数据，以提高模型的鲁棒性和泛化能力。这可以通过训练独立的 OOD 检测器或调整模型架构和损失函数来实现。在计算机视觉领域，OOD 检测对于识别异常和未知对象具有重要应用价值。