Papers with Code · CC BY-SA 4.0

Out-of-Distribution Detection

269 평가 기록 53 datasets

Detect out-of-distribution or anomalous examples.

개요는 각 항목의 일부입니다. 위 탭에서 전체 기록을 페이지별로 탐색할 수 있습니다.

벤치마크

Papers with Code 아카이브의 데이터셋별 기록 예시입니다. 평가 조건과 지표 방향이 검증되지 않아 순위를 의미하지 않습니다.

Dataset기록된 모델 예시MetricPaperCode

ImageNet-1k vs Textures

ViM (BiT)

AUROC: 98.92

논문 코드

ImageNet-1k vs iNaturalist

Forte

FPR95: 0.64 ± 00.06AUROC: 99.67 ± 00.03

논문 코드

ImageNet-1k vs Places

CMA(ViT-B/16, NegLabel)

FPR95: 27.65AUROC: 93.11

논문 코드

ImageNet-1k vs SUN

CMA(ViT-B/16, NegLabel)

FPR95: 16.84AUROC: 96.36

논문 코드

ImageNet-1k vs Curated OODs (avg.)

NNGuide (RegNet)

AUROC: 95.42FPR95: 17.97

논문 코드

CIFAR-10 vs CIFAR-100

DHM

AUPR: 100AUROC: 100

논문 -

CIFAR-100 vs CIFAR-10

DHM

AUROC: 100AUPR: 100

논문 -

CIFAR-10

DHM

FPR95: 0AUROC: 100

논문 -

ImageNet-1k vs OpenImage-O

NNGuide (RegNet)

FPR95: 10.79AUROC: 97.73Latency, ms: 31.00

논문 코드

STL-10

Mixup (Gaussian)

Percentage correct: 95.93

논문 코드

CIFAR-100 vs SVHN

OECC + MD

AUROC: 98.7

논문 코드

ImageNet-1k vs NINCO

Forte

AUROC: 98.34 ± 00.09FPR@95: 5.18 ± 00.51

논문 코드

데이터셋

53개

ImageNet-1k vs Textures ImageNet-1k vs iNaturalist ImageNet-1k vs Places ImageNet-1k vs SUN ImageNet-1k vs Curated OODs (avg.)CIFAR-10 vs CIFAR-100 CIFAR-100 vs CIFAR-10 CIFAR-10 ImageNet-1k vs OpenImage-O STL-10 CIFAR-100 vs SVHN ImageNet-1k vs NINCO

논문

Single Layer Predictive Normalized Maximum Likelihood for Out-of-Distribution Detection

2110.09246 2021-10-18 이 페이지의 평가 4건

AUROC: 100

An Effective Baseline for Robustness to Distributional Shift

2105.07107 2021-05-15 이 페이지의 평가 2건

AUROC: 99.9FPR95: 4.7

Deep Anomaly Detection with Outlier Exposure

1812.04606 2018-12-11 이 페이지의 평가 2건

FPR95: 38.50

Scaling for Training Time and Post-hoc Out-of-distribution Detection Enhancement

2310.00227 2023-09-30 이 페이지의 평가 2건

ID ACC: 76.74FPR@95: 55.73AUROC: 84.01

Outlier Exposure with Confidence Control for Out-of-Distribution Detection

1906.03509 2019-06-08 이 페이지의 평가 1건

FPR95: 28.89

RODD: A Self-Supervised Approach for Robust Out-of-Distribution Detection

2204.02553 2022-04-06 이 페이지의 평가 1건

AUROC: 99.3

라이브러리

Papers with Code 리더보드 row에 연결된 구현 저장소입니다.

github.com/kobybibas/pnml_ood_detection 1 논문

github.com/albertkx/conal 1 논문

github.com/AlexMeinke/Provable-OOD-Detection 1 논문

github.com/guyAmit/GLOD 1 논문

github.com/hendrycks/outlier-exposure 1 논문

github.com/JakobCode/UncertaintyInNeuralNetworks_Resources 1 논문

github.com/jun-cen/unified_open_set_recognition 1 논문

github.com/kai422/scale 1 논문