Buchumschlag

Balanced Hyperbolic Embeddings Are Natural Out-of-Distribution Detectors

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Kasarla, Tejaswi, van Spengler, Max, Mettes, Pascal
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2025
Schlagworte:	Machine Learning Computer Vision and Pattern Recognition
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Hyperbolic Safety-Aware Vision-Language Models
von: Poppi, Tobia, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Compositional Entailment Learning for Hyperbolic Vision-Language Models
von: Pal, Avik, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Hyperbolic Concept Bottleneck Models
von: Uyterlinde, Daniel, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Low-distortion and GPU-compatible Tree Embeddings in Hyperbolic Space
von: van Spengler, Max, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Adversarial Attacks on Hyperbolic Networks
von: van Spengler, Max, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Continual Hyperbolic Learning of Instances and Classes
von: Ayoughi, Melika, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Lightweight Uncertainty Quantification with Simplex Semantic Segmentation for Terrain Traversability
von: Dijk, Judith, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Union-over-Intersections: Object Detection beyond Winner-Takes-All
von: Bhowmik, Aritra, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Learning Structured Representations with Hyperbolic Embeddings
von: Sinha, Aditya, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Adversarially Robust Out-of-Distribution Detection Using Lyapunov-Stabilized Embeddings
von: Mirzaei, Hossein, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Uncertainty Estimation and Out-of-Distribution Detection for LiDAR Scene Semantic Segmentation
von: Shojaei, Hanieh, et al.
Veröffentlicht: (2024)

OpenMIBOOD: Open Medical Imaging Benchmarks for Out-Of-Distribution Detection
von: Gutbrod, Max, et al.
Veröffentlicht: (2025)

FodFoM: Fake Outlier Data by Foundation Models Creates Stronger Visual Out-of-Distribution Detector
von: Chen, Jiankang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Defending Object Detectors against Patch Attacks with Out-of-Distribution Smoothing
von: Feng, Ryan, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Learning Multi-Manifold Embedding for Out-Of-Distribution Detection
von: Li, Jeng-Lin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Maximally Separated Active Learning
von: Kasarla, Tejaswi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Balance of Number of Embedding and their Dimensions in Vector Quantization
von: Chen, Hang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Activation Subspaces for Out-of-Distribution Detection
von: Zöngür, Barış, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Out-of-Distribution Detection with Relative Angles
von: Demirel, Berker, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Gradient-Regularized Out-of-Distribution Detection
von: Sharifi, Sina, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Out-Of-Distribution Detection with Diversification (Provably)
von: Yao, Haiyun, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Understanding the Failure Modes of Out-of-Distribution Generalization
von: Nagarajan, Vaishnavh, et al.
Veröffentlicht: (2020)

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

Vendi Novelty Scores for Out-of-Distribution Detection
von: Pasarkar, Amey P., et al.
Veröffentlicht: (2026)

Detecting Out-of-Distribution Samples via Conditional Distribution Entropy with Optimal Transport
von: Feng, Chuanwen, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Hyp2Nav: Hyperbolic Planning and Curiosity for Crowd Navigation
von: di Melendugno, Guido Maria D'Amely, et al.
Veröffentlicht: (2024)

BOOD: Boundary-based Out-Of-Distribution Data Generation
von: Liao, Qilin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Network Inversion for Uncertainty-Aware Out-of-Distribution Detection
von: Suhail, Pirzada, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Hypercone Assisted Contour Generation for Out-of-Distribution Detection
von: Vapsi, Annita, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Toward a Realistic Benchmark for Out-of-Distribution Detection
von: Recalcati, Pietro, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Energy-based Hopfield Boosting for Out-of-Distribution Detection
von: Hofmann, Claus, et al.
Veröffentlicht: (2024)

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

Are We Ready for Out-of-Distribution Detection in Digital Pathology?
von: Oh, Ji-Hun, et al.
Veröffentlicht: (2024)

NODI: Out-Of-Distribution Detection with Noise from Diffusion
von: Zhou, Jingqiu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Generating Out-Of-Distribution Scenarios Using Language Models
von: Aasi, Erfan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Shaping Parameter Contribution Patterns for Out-of-Distribution Detection
von: Xu, Haonan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Disentangling Mean Embeddings for Better Diagnostics of Image Generators
von: Gruber, Sebastian G., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Hyperbolic Optimization
von: Wang, Yanke, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Out-of-Distribution Segmentation via Wasserstein-Based Evidential Uncertainty
von: Brosch, Arnold, et al.
Veröffentlicht: (2025)

OODD: Test-time Out-of-Distribution Detection with Dynamic Dictionary
von: Yang, Yifeng, et al.
Veröffentlicht: (2025)