Extremely Simple Multimodal Outlier Synthesis for Out-of-Distribution Detection and Segmentation

📄 arXiv: 2505.16985v1 📥 PDF

作者: Moru Liu, Hao Dong, Jessica Kelly, Olga Fink, Mario Trapp

分类: cs.CV, cs.AI, cs.LG, cs.RO

发布日期: 2025-05-22

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出特征混合方法以解决多模态异常检测问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 异常检测 多模态融合 特征混合 分布外检测 数据集构建

📋 核心要点

  1. 现有方法主要集中于单模态数据，缺乏对多模态数据的有效处理，导致在异常检测中的性能不足。
  2. 本文提出特征混合方法，通过合成多模态异常样本，帮助模型更好地区分ID和OOD数据，具有快速和简单的特点。
  3. 实验结果显示，特征混合在多个数据集上表现出色，速度提升显著，达到10倍至370倍，展示了其有效性。

📝 摘要（中文）

异常检测和分割在安全关键应用中至关重要，如自动驾驶和机器人辅助手术。以往研究主要集中于单模态图像数据，而现实应用通常是多模态的，需整合多种模态以提升异常检测效果。缺乏未知数据的监督信号导致对异常样本的过度自信预测。为此，本文提出了一种极其简单且快速的多模态异常合成方法——特征混合，具有理论支持，并可进一步优化以帮助模型更好地区分分布内（ID）和分布外（OOD）数据。此外，本文还引入了CARLA-OOD，一个新颖的多模态数据集，用于OOD分割，包含多样场景和天气条件下的合成OOD对象。大量实验表明，特征混合在SemanticKITTI、nuScenes、CARLA-OOD数据集及MultiOOD基准上实现了最先进的性能，速度提升达到10倍至370倍。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决多模态异常检测中的监督信号缺乏问题，现有方法在处理未知数据时容易产生过度自信的预测，影响模型的可靠性。

核心思路：提出特征混合方法，通过合成多模态异常样本，增强模型对OOD数据的识别能力。该方法设计简单且快速，适用于多种模态组合。

技术框架：整体流程包括特征提取、特征混合和模型训练三个主要模块。首先，从输入数据中提取特征，然后通过特征混合生成合成的异常样本，最后利用这些样本训练模型以提高其区分能力。

关键创新：特征混合是本文的核心创新点，与现有方法相比，它不依赖于复杂的模型架构或大量的标注数据，能够在多模态环境中有效提升异常检测性能。

关键设计：在特征混合过程中，采用了简单的参数设置和损失函数设计，确保了方法的高效性和适应性。具体的网络结构和训练细节将在源代码中提供。

📊 实验亮点

实验结果表明，特征混合方法在SemanticKITTI、nuScenes和CARLA-OOD数据集上均取得了最先进的性能，速度提升达到10倍至370倍，显著优于现有基线方法，展示了其在多模态异常检测中的有效性。

🎯 应用场景

该研究具有广泛的应用潜力，尤其在自动驾驶、机器人手术等安全关键领域。通过提升模型对异常情况的检测能力，可以显著提高系统的安全性和可靠性，未来可能推动更多智能系统的应用与发展。

📄 摘要（原文）

Out-of-distribution (OOD) detection and segmentation are crucial for deploying machine learning models in safety-critical applications such as autonomous driving and robot-assisted surgery. While prior research has primarily focused on unimodal image data, real-world applications are inherently multimodal, requiring the integration of multiple modalities for improved OOD detection. A key challenge is the lack of supervision signals from unknown data, leading to overconfident predictions on OOD samples. To address this challenge, we propose Feature Mixing, an extremely simple and fast method for multimodal outlier synthesis with theoretical support, which can be further optimized to help the model better distinguish between in-distribution (ID) and OOD data. Feature Mixing is modality-agnostic and applicable to various modality combinations. Additionally, we introduce CARLA-OOD, a novel multimodal dataset for OOD segmentation, featuring synthetic OOD objects across diverse scenes and weather conditions. Extensive experiments on SemanticKITTI, nuScenes, CARLA-OOD datasets, and the MultiOOD benchmark demonstrate that Feature Mixing achieves state-of-the-art performance with a $10 \times$ to $370 \times$ speedup. Our source code and dataset will be available at https://github.com/mona4399/FeatureMixing.