Wassersteinベースの確信度を用いた、分布外セグメンテーションの新手法

この研究は、Wassersteinベースの確信度を用いて、画像セグメンテーションにおける分布外データの特定に関する新しい手法を探求しています。このアプローチは、予期しないデータに遭遇する可能性のある実世界のシナリオでのセグメンテーションモデルの展開における重要な課題に対処する可能性があります。

• •画像セグメンテーションにおける分布外（OOD）サンプルを特定するための新しい方法論を提案。
• •Wasserstein距離と確信度を使用して、OOD検出を改善。
• •実世界のセグメンテーションアプリケーションにおけるロバスト性の実際的な問題に対処。