Buchumschlag

Deep Metric Learning-Based Out-of-Distribution Detection with Synthetic Outlier Exposure

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
1. Verfasser:	Wahd, Assefa Seyoum
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Computer Vision and Pattern Recognition
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Out-of-Distribution Object Detection in Street Scenes via Synthetic Outlier Exposure and Transfer Learning
von: Ilyas, Sadia, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Time-Contrastive Pretraining for In-Context Image and Video Segmentation
von: Wahd, Assefa, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Zero-Shot Out-of-Distribution Detection with Outlier Label Exposure
von: Ding, Choubo, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Logit Mixture Outlier Exposure for Fine-grained Out-of-Distribution Detection
von: Shinohara, Akito, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Sam2Rad: A Segmentation Model for Medical Images with Learnable Prompts
von: Wahd, Assefa Seyoum, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Out-of-Distribution Detection with Prototypical Outlier Proxy
von: Gong, Mingrong, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Hyperbolic Metric Learning for Visual Outlier Detection
von: Gonzalez-Jimenez, Alvaro, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Long-Tailed Out-of-Distribution Detection via Normalized Outlier Distribution Adaptation
von: Miao, Wenjun, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Dream-Box: Object-wise Outlier Generation for Out-of-Distribution Detection
von: Isaac-Medina, Brian K. S., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Non-Linear Outlier Synthesis for Out-of-Distribution Detection
von: Doorenbos, Lars, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Approximations to the Fisher Information Metric of Deep Generative Models for Out-Of-Distribution Detection
von: Dauncey, Sam, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Iterative Deployment Exposure for Unsupervised Out-of-Distribution Detection
von: Doorenbos, Lars, et al.
Veröffentlicht: (2024)

RODEO: Robust Outlier Detection via Exposing Adaptive Out-of-Distribution Samples
von: Mirzaei, Hossein, et al.
Veröffentlicht: (2025)

BootOOD: Self-Supervised Out-of-Distribution Detection via Synthetic Sample Exposure under Neural Collapse
von: Wang, Yuanchao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Taylor Outlier Exposure
von: Fukuda, Kohei, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Diffusion based Semantic Outlier Generation via Nuisance Awareness for Out-of-Distribution Detection
von: Yoon, Suhee, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Component-Based Out-of-Distribution Detection
von: Liu, Wenrui, et al.
Veröffentlicht: (2026)

TagFog: Textual Anchor Guidance and Fake Outlier Generation for Visual Out-of-Distribution Detection
von: Chen, Jiankang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

RICASSO: Reinforced Imbalance Learning with Class-Aware Self-Supervised Outliers Exposure
von: Zhang, Xuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Mysteries of the Deep: Role of Intermediate Representations in Out of Distribution Detection
von: De la Jara, I. M., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Extremely Simple Multimodal Outlier Synthesis for Out-of-Distribution Detection and Segmentation
von: Liu, Moru, et al.
Veröffentlicht: (2025)

FlowCon: Out-of-Distribution Detection using Flow-Based Contrastive Learning
von: Aathreya, Saandeep, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Out-of-Distribution Detection Based on Total Variation Estimation
von: Ma, Dabiao, et al.
Veröffentlicht: (2026)

A Comparative Study of Machine Learning and Deep Learning for Out-of-Distribution Detection
von: Baek, Jihyeon, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Learning Transferable Negative Prompts for Out-of-Distribution Detection
von: Li, Tianqi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Learning with Adaptive Prototype Manifolds for Out-of-Distribution Detection
von: Peng, Ningkang, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Relative Energy Learning for LiDAR Out-of-Distribution Detection
von: Li, Zizhao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Rethinking Out-of-Distribution Detection on Imbalanced Data Distribution
von: Liu, Kai, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Anti-Collapse Loss for Deep Metric Learning Based on Coding Rate Metric
von: Jiang, Xiruo, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Revisiting Logit Distributions for Reliable Out-of-Distribution Detection
von: Liang, Jiachen, et al.
Veröffentlicht: (2025)

OpenCIL: Benchmarking Out-of-Distribution Detection in Class-Incremental Learning
von: Miao, Wenjun, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Unified Approach Towards Active Learning and Out-of-Distribution Detection
von: Schmidt, Sebastian, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Learning by Erasing: Conditional Entropy based Transferable Out-Of-Distribution Detection
von: Xing, Meng, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Learning with Mixture of Prototypes for Out-of-Distribution Detection
von: Lu, Haodong, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Adaptive Label Smoothing for Out-of-Distribution Detection
von: Xu, Mingle, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Towards Few-shot Out-of-Distribution Detection
von: Dong, Jiuqing, et al.
Veröffentlicht: (2023)

GROOD: GRadient-Aware Out-of-Distribution Detection
von: ElAraby, Mostafa, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Multi-Method Ensemble for Out-of-Distribution Detection
von: Rakotoarivony, Lucas
Veröffentlicht: (2025)

Generalized Few-Shot Out-of-Distribution Detection
von: Li, Pinxuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Detecting Outliers with Foreign Patch Interpolation
von: Tan, Jeremy, et al.
Veröffentlicht: (2020)