[연구] 이지형 교수 연구실(IISLab), ICCV 2023 논문 게재 승인
- 소프트웨어융합대학
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- 2023-07-25
정보 및 지능 시스템 연구실(지도교수:이지형) 노순철 (2022년 인공지능학과 석사 졸업)의 논문 " Simple and Effective Out-of-Distribution Detection via Cosine-based Softmax Loss "가 인공지능 및 컴퓨터 비전 분야의 최우수 국제 학술대회(BK21 CS IF=4)인 International Conference on Computer Vision (ICCV 2023)에 게재 승인되었습니다.
" Simple and Effective Out-of-Distribution Detection via Cosine-based Softmax Loss " 논문에서는 out-of-distribution(OOD) 감지를 위한 간단하고 효과적인 방법을 제안합니다.
기존 OOD 감지에서는 추가적인 데이터, Input processing 혹은 높은 연산 비용을 요구하는 경우가 많으며, 사용자가 직접 설정해줘야하는 hypher-parameter가 존재하는 점을 문제로 제기하였습니다. 이는 Cosine- based Softmax Loss로 훈련된 분류 모델에서 feature norm과 Mahalanobis 거리를 결합한 간단하면서도 효과적인 OOD 감지 방법을 제안합니다. 이는 추가 데이터를 사용하지 않아 실용적이며, Input processing을 사용하는 것보다 3배 빠른 속도를 보여줍니다.
[Abstract] Deep learning models need to detect out-of-distribution (OOD) data in the inference stage because they are trained to estimate the train distribution and infer the data sampled from the distribution. Many methods have been proposed, but they have some limitations, such as requiring additional data, input processing, or high computational cost. Moreover, most methods have hyperparameters to be set by users, which have a significant impact on the detection rate. We propose a simple and effective OOD detection method by combining the feature norm and the Mahalanobis distance obtained from classification models trained with the cosine- based softmax loss. Our method is practical because it does not use additional data for training, is about three times faster when inferencing than the methods using the input processing, and is easy to apply because it does not have any hyperparameters for OOD detection. We confirm that our method is superior to or at least comparable to state- of-the-art OOD detection methods through the experiments.