在推理时间检测到分布（OOD）数据对于机器学习的许多应用至关重要。我们提出Xood：一个新型的基于极值的OOD检测框架，用于图像分类，由两种算法组成。第一个是Xood-M完全无监督，而第二个Xood-L则是自我监督的。两种算法都依赖于神经网络激活层中数据的极端值捕获的信号，以区分分布和OOD实例。我们通过实验表明，Xood-M和Xood-l均优于效率和准确性的许多基准数据集的最先进的OOD检测方法，从而将虚假阳性率（FPR95）降低了50％，同时改善了推论时间数量级。
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