基于 Wasserstein 的证据不确定性实现分布外分割

这项研究探索了一种使用基于 Wasserstein 的证据不确定性来识别图像分割中分布外数据的新方法。 这种方法可能解决了在现实世界场景中部署分割模型的一个关键挑战，即遇到意外数据。

• •提出了一种在图像分割中识别分布外 (OOD) 样本的新方法。
• •利用 Wasserstein 距离和证据不确定性来改进 OOD 检测。
• •解决了现实世界分割应用中鲁棒性的实际问题。