基于扩散修复的无监督分布外检测
计算机视觉与模式识别
2023-08-21 v2 机器学习
摘要
无监督分布外检测（OOD）旨在仅从无标签的域内数据学习来识别域外数据。我们提出一种用于该任务的新方法——提升、映射、检测（LMD）——其利用了扩散模型的最新进展。扩散模型是一类生成模型。其核心是学习一种迭代去噪过程，逐步将带噪图像映射至更接近其训练流形。LMD利用这一直觉进行OOD检测。具体而言，LMD通过破坏图像使其脱离原始流形，并用扩散模型将其映射回域内流形。对于域外图像，映射后的图像会与其原始流形相距甚远，LMD据此将其判为OOD。我们通过大量实验表明，LMD在多种数据集上取得了有竞争力的性能。代码见 https://github.com/zhenzhel/lift_map_detect。
引用
@article{arxiv.2302.10326,
title = {Unsupervised Out-of-Distribution Detection with Diffusion Inpainting},
author = {Zhenzhen Liu and Jin Peng Zhou and Yufan Wang and Kilian Q. Weinberger},
journal= {arXiv preprint arXiv:2302.10326},
year = {2023}
}
备注
ICML 2023