一文搞懂异常检测中离群、异常、新类、开集、分布外检测异同

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选自丨机器之心 MMLab@NTU

你是否也曾迷惑于「离群检测，异常检测，新类检测，开集识别，分布外检测」之间错综复杂的关系？你是否也想要解决开放世界的问题却不知道从哪个任务入手？不知道利用什么方法解决问题？这篇最新综述将让你对开放世界领域有全新的认识！

在开放世界中分类是验证模型安全性的重要方式，也是一个真正能够商用落地的模型不可避免要面对的问题。传统的分类模型都是在一个封闭的世界中进行训练，即假设测试数据和训练数据都来自同样的分布（称作分布内，in-distribution）。例如我们利用一组猫、狗照片训练一个猫、狗分类器。然而，部署的模型在实际使用中总是会遇到一些不属于封闭世界类别的图片，例如老虎。或者也会遇到一些和训练图片视觉上大相径庭的照片，例如卡通猫。模型应当如何去处理这些不属于训练分布的图片（即分布外样本，out-of-distribution），是开放世界领域所关注的问题。

开放世界领域中时常能够见到如下几个任务：

OD: Outlier Detection, 离群检测
AD: Anomaly Detection, 异常检测

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