摘要：本文介绍了一种名为SimLabel的后处理策略，用于提高预训练视觉语言模型（VLM）在零样本领域外数据检测中的性能。传统的基于VLM的方法通常通过利用丰富的类别文本信息来增强置信度估计以提高ood检测能力。然而，这些方法忽略了不同ID类别之间的内在联系。因此，

本文介绍了一种名为SimLabel的后处理策略，用于提高预训练视觉语言模型（VLM）在零样本领域外数据检测中的性能。传统的基于VLM的方法通常通过利用丰富的类别文本信息来增强置信度估计以提高ood检测能力。然而，这些方法忽略了不同ID类别之间的内在联系。因此，本文提出了一个新颖的策略，称为SimLabel，该策略考虑了不同语义相关ID标签之间的图像-文本理解能力，并建立了一个更稳健的图像-类别相似性度量，以增强ID和OOD样本之间的分离性。实验结果表明，SimLabel在各种零样本OOD检测基准测试中表现出色，并且可以扩展到各种VLM背板上，显示出良好的泛化能力。

该论文提出了基于CLIP模型的多模态OOD检测方法，并通过相似类别的生成来提高其性能。具体来说，该方法首先使用传统的CLIP模型计算图像与文本之间的相似度，然后利用最大相似度作为ood分数来判断样本是否为ood。接着，该方法通过引入自一致性思想，将同一类别的多个标签视为相似类别，从而提高了模型的鲁棒性和可靠性。最后，该方法还设计了三种不同的相似类别生成方法：基于文本层次、基于外部大型语言模型以及基于图像文本相似性的伪标签法。

相比于传统的CLIP模型，该方法在ood检测任务中表现更加出色。具体来说，该方法引入了相似类别的概念，使得ood样本更容易被正确识别出来。此外，该方法还采用了自一致性思想，进一步提高了模型的性能。

该方法主要解决了传统CLIP模型在ood检测任务中的不足之处，即对于ood样本的识别能力较弱。通过引入相似类别的概念和自一致性思想，该方法能够更好地处理ood样本，从而提高了模型的鲁棒性和可靠性。

本文主要介绍了针对图像分类领域中的异常检测问题，提出了一种基于多模态学习的方法SimLabel，并通过与多个基线方法的比较实验来验证其有效性。具体来说，作者在ImageNet-1k基准数据集上进行了广泛的实验，包括对单个模型和不同策略生成相似类别的比较。此外，还探索了SimLabel在细粒度数据集上的性能以及在处理硬异常检测任务时的表现。

首先，在ImageNet-1k基准数据集上，作者将SimLabel与多个基线方法进行了比较，这些基线方法可以分为单一模态和多模态两类。其中，单一模态方法包括MSP、MaxLogit、Energy、ReAct、ODIN和KNN等，而多模态方法则包括基于MCM的多种方法。通过对三种不同的相似类别生成策略（即SimLabel-H、SimLabel-L和SimLabel-I）的比较，作者发现使用CLIP模型和基于图像文本对齐的相似类别生成策略（即SimLabel-I）表现最佳。相比于SOTA方法，SimLabel-I在AUROC和FPR95两个指标上均取得了显著提高。

其次，为了评估SimLabel的泛化能力，作者还在细粒度数据集上进行了实验。他们使用CUB-200、Food-101、Oxford-IIIT Pet和Stanford Cars作为多样化的ID数据集，同时使用iNaturalist、SUN、Places和Texture作为OOD数据集。结果表明，SimLabel在各种ID数据集上的表现都比MCM更好，这进一步证明了SimLabel具有更好的泛化能力。

最后，为了测试SimLabel在处理更难的异常检测任务时的能力，作者设计了一些语义难度较高的子集（如ImageNet-10和ImageNet-20），并将其用作ID和OOD数据集。结果表明，SimLabel在这些挑战性的异常检测任务中表现出色，明显优于MCM。此外，作者还指出，SimLabel在处理较小的ID数据集时也能取得很好的效果，这再次强调了它的泛化能力。

综上所述，本文提出的SimLabel方法在多项实验中都表现出了优异的效果，尤其是在处理大尺度ID数据集和硬异常检测任务方面。这为解决图像分类领域的异常检测问题提供了一个新的思路和方法。

本文提出了一种简单而有效的后处理方法——SimLabel，用于多模态零样本检测。该方法通过利用图像与相似类标签之间的相似性来增强图像类别的连接，并通过选择性地将多个相似类合并为一个簇来进行零样本检测。实验结果表明，相比于其他现有方法，SimLabel在各种OOD数据集上表现出了更好的性能。

SimLabel的主要创新点在于其基于文本信息的方法。首先，它使用预训练的语言模型来生成类标签的语义表示，并计算图像与每个类标签之间的相似度。然后，它利用这些相似度来构建图像与相似类标签之间的关系图，并根据图中节点之间的距离来确定哪些类应该被视为相似类。最后，它使用这些相似类来增强图像类别的连接，并将其应用于零样本检测任务中。

尽管SimLabel已经在各种OOD数据集上取得了很好的效果，但它仍然存在一些局限性和改进空间。例如，它可以进一步探索如何更好地选择相似类标签，以及如何将不同类之间的相似性考虑得更全面。此外，可以尝试将SimLabel与其他方法结合使用，以获得更好的性能。总之，SimLabel提供了一个有前途的研究方向，可以帮助解决零样本检测中的挑战问题。

来源：宁教授网络空间元宇宙