A Comparative Study of Machine Learning and Deep Learning for Out-of-Distribution Detection
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Baek, Jihyeon, Lee, Seunghoon, Kwon, Gitaek, Park, Doohyun |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2026
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Task-Agnostic Noisy Label Detection via Standardized Loss Aggregation
von: Park, Inhyuk, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Park, Inhyuk, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Learning to Merge Tokens via Decoupled Embedding for Efficient Vision Transformers
von: Lee, Dong Hoon, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Lee, Dong Hoon, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Inpaint Biases: A Pathway to Accurate and Unbiased Image Generation
von: Myung, Jiyoon, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Myung, Jiyoon, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Unexplored Faces of Robustness and Out-of-Distribution: Covariate Shifts in Environment and Sensor Domains
von: Baek, Eunsu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Baek, Eunsu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
VISTA: Visual Integrated System for Tailored Automation in Math Problem Generation Using LLM
von: Lee, Jeongwoo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Lee, Jeongwoo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
VideoICL: Confidence-based Iterative In-context Learning for Out-of-Distribution Video Understanding
von: Kim, Kangsan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Kim, Kangsan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Hierarchical Vision-Language Learning for Medical Out-of-Distribution Detection
von: Lai, Runhe, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Lai, Runhe, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Training-Free Refinement of Flow Matching with Divergence-based Sampling
von: Cha, Yeonwoo, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Cha, Yeonwoo, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Distributional Uncertainty for Out-of-Distribution Detection
von: Kim, JinYoung, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Kim, JinYoung, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Tackling Tuberculosis: A Comparative Dive into Machine Learning for Tuberculosis Detection
von: Hindustani, Daanish, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Hindustani, Daanish, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Learning Multi-Manifold Embedding for Out-Of-Distribution Detection
von: Li, Jeng-Lin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Li, Jeng-Lin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Buffer-free Class-Incremental Learning with Out-of-Distribution Detection
von: Gupta, Srishti, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Gupta, Srishti, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Learning Non-Linear Invariants for Unsupervised Out-of-Distribution Detection
von: Doorenbos, Lars, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Doorenbos, Lars, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Automated Landfill Detection Using Deep Learning: A Comparative Study of Lightweight and Custom Architectures with the AerialWaste Dataset
von: Sharmily, Nowshin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Sharmily, Nowshin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Detection of Endangered Deer Species Using UAV Imagery: A Comparative Study Between Efficient Deep Learning Approaches
von: Roca, Agustín, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Roca, Agustín, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Neural Distribution Prior for LiDAR Out-of-Distribution Detection
von: Li, Zizhao, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Li, Zizhao, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Exploiting Diffusion Prior for Out-of-Distribution Detection
von: Zhu, Armando, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhu, Armando, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Face Reconstruction Transfer Attack as Out-of-Distribution Generalization
von: Jung, Yoon Gyo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Jung, Yoon Gyo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Diffusion based Semantic Outlier Generation via Nuisance Awareness for Out-of-Distribution Detection
von: Yoon, Suhee, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Yoon, Suhee, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Subtask-Aware Visual Reward Learning from Segmented Demonstrations
von: Kim, Changyeon, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Kim, Changyeon, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Out-of-Distribution Detection via Deep Multi-Comprehension Ensemble
von: Xu, Chenhui, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Xu, Chenhui, et al.
Veröffentlicht: (2024)
ID-like Prompt Learning for Few-Shot Out-of-Distribution Detection
von: Bai, Yichen, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Bai, Yichen, et al.
Veröffentlicht: (2023)
DBMF: A Dual-Branch Multimodal Framework for Out-of-Distribution Detection
von: Yue, Jiangbei, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Yue, Jiangbei, et al.
Veröffentlicht: (2026)
A Robust Out-of-Distribution Detection Framework via Synergistic Smoothing
von: Stoica, Maria, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Stoica, Maria, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Concept Matching with Agent for Out-of-Distribution Detection
von: Lee, Yuxiao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Lee, Yuxiao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
DPU: Dynamic Prototype Updating for Multimodal Out-of-Distribution Detection
von: Li, Shawn, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Li, Shawn, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Improving Wildlife Out-of-Distribution Detection: Africas Big Five
von: Muthivhi, Mufhumudzi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Muthivhi, Mufhumudzi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Hyperspectral Anomaly Detection Methods: A Survey and Comparative Study
von: Pant, Aayushma, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Pant, Aayushma, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Unsupervised Contrastive Learning Using Out-Of-Distribution Data for Long-Tailed Dataset
von: Hoang, Cuong Manh, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Hoang, Cuong Manh, et al.
Veröffentlicht: (2025)
When Eyes Betray AI: Social Gaze Consistency as a Semantic Cue for AI-Generated Image Detection
von: Kim, Jihyeon, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Kim, Jihyeon, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Learning domain-invariant features through channel-level sparsification for Out-Of Distribution Generalization
von: Pei, Haoran, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Pei, Haoran, et al.
Veröffentlicht: (2026)
A Critical Study on Tea Leaf Disease Detection using Deep Learning Techniques
von: Borah, Nabajyoti, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Borah, Nabajyoti, et al.
Veröffentlicht: (2025)
MAD-OOD: A Deep Learning Cluster-Driven Framework for an Out-of-Distribution Malware Detection and Classification
von: Ige, Tosin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ige, Tosin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
GOOD: Training-Free Guided Diffusion Sampling for Out-of-Distribution Detection
von: Gao, Xin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Gao, Xin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Prompt Optimization Meets Subspace Representation Learning for Few-shot Out-of-Distribution Detection
von: Sayem, Faizul Rakib, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Sayem, Faizul Rakib, et al.
Veröffentlicht: (2025)
BiasEdit: A Training-Free Bias-Detect-and-Edit Framework for Learning Fair Visual Classifiers
von: Seo, Jungwook, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Seo, Jungwook, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Zero-Shot Industrial Anomaly Segmentation with Image-Aware Prompt Generation
von: Park, SoYoung, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Park, SoYoung, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Comparative Evaluation of Deep Learning Models for Fake Image Detection
von: Pakala, Akhitha, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Pakala, Akhitha, et al.
Veröffentlicht: (2026)
NeuralOOD: Improving Out-of-Distribution Generalization Performance with Brain-machine Fusion Learning Framework
von: Zhao, Shuangchen, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhao, Shuangchen, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Generalized Out-of-Distribution Detection: A Survey
von: Yang, Jingkang, et al.
Veröffentlicht: (2021)
von: Yang, Jingkang, et al.
Veröffentlicht: (2021)
Ähnliche Einträge
-
Task-Agnostic Noisy Label Detection via Standardized Loss Aggregation
von: Park, Inhyuk, et al.
Veröffentlicht: (2026) -
Learning to Merge Tokens via Decoupled Embedding for Efficient Vision Transformers
von: Lee, Dong Hoon, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Inpaint Biases: A Pathway to Accurate and Unbiased Image Generation
von: Myung, Jiyoon, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Unexplored Faces of Robustness and Out-of-Distribution: Covariate Shifts in Environment and Sensor Domains
von: Baek, Eunsu, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
VISTA: Visual Integrated System for Tailored Automation in Math Problem Generation Using LLM
von: Lee, Jeongwoo, et al.
Veröffentlicht: (2024)