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? 郭海峰记者 杨耀辉 摄
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9·1看短视频它必须真正“理解”一张图像的构成,才能完成重建任务。这种通过重建任务学习到的特征表示,对于 ID(In-distribution,分布内)数据和 OOD 数据展现出了显著的差异。模型可以轻松地重建它所熟悉的 ID 图像,但在面对风格迥异的 OOD 图像(如素描、纹理图案)时,其重建结果会暴露出明显的“领域鸿沟”。这种重建误差的差异,成为了一个判断输入是否为“陌生”的重要信号。MOODv2 框架正是利用了这一点,在 ImageNet 等大规模数据集上取得了较大的性能提升,大幅超越了依赖分类或对比学习的传统 OOD 检测方法。




