학습 특징에서의 거리
분포 안 자료에서 상대적으로 멀리 떨어진 검사 표본을 분포 밖으로 판단하는 거리 기반 접근을 따른다. 영상 자체의 픽셀 거리보다 심층 모형이 만든 특징 공간에서 최근접 이웃 거리를 사용한다.
특정 분포 가정에서 벗어나기
특징 공간을 특정 분포로 가정하는 방법은 그 가정이 맞지 않을 때 제약을 받을 수 있다. 이 연구는 모수적 분포를 먼저 맞추지 않는 최근접 이웃 거리의 탐지 효과를 조사했다.
동일 모형의 비교
여러 벤치마크에서 방법을 평가했다. ImageNet-1K로 학습한 동일 모형에서 모수적 마할라노비스 거리 접근을 쓰는 기준선과 비교해 점수 계산 방법의 차이를 조사했다.
관련 문서
최근접 이웃 / 비모수 통계 / 마할라노비스 분포 밖 탐지 / 표현 학습 / 이상 탐지 / ViM 분포 밖 탐지