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OpenImages
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新框架NegAS提升了视觉语言模型中分布外目标的检测能力
研究人员推出了一种新颖的框架NegAS，旨在增强视觉语言模型（VLMs）中分布外（OOD）目标的检测能力。NegAS解决了两个关键挑战：改进注意力机制以更好地识别潜在的OOD区域，以及开发与VLM概率输出兼容的评分函数。该框架利用负标签来指导注意力，并使用基于sigmoid的评分函数来区分分布内和分布外实例，在COCO和OpenImages等数据集上显著提高了OOD检测性能，同时保持了对分布内目标的准确性。
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新的嵌合体训练方法增强了罕见违规的异常检测能力
研究人员开发了一种名为嵌合体训练的新型异常检测方法，当训练数据中违规情况罕见时特别有用。该方法使用一个神经规则评估器，将逻辑约束编译成带有MLP门的有向无环图。通过构建结合来自不同样本的子树特征的“嵌合体”，该方法可以在不需要实际异常图像的情况下生成监督式逻辑反例。该技术在CLEVRER、OpenImages和VidOR等数据集上表现出改进的性能，尤其是在复杂组合和关系规则方面。