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新的EIHF方法提升了视觉模型中的OOD检测能力

研究人员开发了一种名为早期高频注入（EIHF）的新方法，以改进计算机视觉模型中的分布外（OOD）检测。EIHF通过在输入数据被第一个卷积层处理之前注入高频信息来实现，而无需改变训练目标。这种方法通过重塑特征几何形状和减少分数重叠，增强了模型区分分布内和分布外数据的能力，尤其是在几何敏感的任务中。在CIFAR-100和ImageNet-100数据集上的实验显示了有希望的结果，包括假阳性率和受试者工作特征曲线下面积的提高。