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Détection hors distribution

La Détection de Données Hors Distribution (Out-of-Distribution Detection) consiste à identifier les échantillons anormaux qui ne font pas partie de la distribution des données d'entraînement dans les tâches de vision par ordinateur. Cette tâche vise à améliorer la robustesse et la capacité de généralisation des modèles, en évitant efficacement les mauvais jugements sur des données inconnues grâce à la détection et au filtrage de ces anomalies, ce qui augmente la sécurité et la fiabilité du système. Dans les applications pratiques, cette technologie est cruciale pour améliorer les performances du système dans des domaines tels que la conduite autonome et l'analyse d'images médicales.