ICONIC-444：一个用于OOD检测研究的310万图像数据集

当前分布外（OOD）检测的进展受限于缺乏大型、高质量且具有明确定义 OOD 类别的数据集，这些类别需跨越不同难度级别（近 OOD 到远 OOD），并支持细粒度和粗粒度计算机视觉任务。为了解决这一局限性，我们引入了 ICONIC-444（Image Classification and OOD Detection with Numerous Intricate Complexities，具有众多复杂性的图像分类与 OOD 检测），这是一个专门的大规模工业图像数据集，包含超过 310 万张 RGB 图像，涵盖专为 OOD 检测研究定制的 444 个类别。ICONIC-444 使用原型工业分拣机采集，紧密模拟真实世界任务。它通过提供适合在一系列任务复杂度上进行严格 OOD 评估的结构化、多样化数据，对现有数据集形成了补充。我们在 ICONIC-444 中定义了四个参考任务，以对 OOD 检测研究进行基准测试和推进，并提供了 22 种最先进的事后 OOD 检测方法的基线结果。