图像分类中的严重问题是培训的模型可能对输入数据表现良好，该输入数据源自与用于模型培训的数据相同的分布，但对于分销超出（OOD）样本而言更加差。在真实的安全关键应用中，特别是如果新的数据点是ood的新数据点，重要的是要注意。迄今为止，通常使用置信分数，基于自动编码器的重建或对比学习来解决OOD检测。但是，尚未探索全局图像上下文以区分在分布和OOD样本之间的非局部对象。本文提出了一种名为OOODFORMER的首次检测架构，该架构利用变压器的上下文化功能。作为主要特征提取器的跨\ --former允许我们利用对象概念及其区分属性以及通过可视注意的共同发生。使用上下文化的嵌入，我们使用阶级条件潜伏空间相似性和网络置信度分数展示了OOD检测。我们的方法显示了各种数据集的完全普遍性。我们在CiFar-10 / -100和Imagenet30上取得了新的最先进的结果。
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