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Out ? of ? distribution (OOD) samples are frequently encountered when deploying a classification model in plenty of real-world machine learning-based applications. Those samples are normally sampling far away from the training distribution, but many classifiers still assign them high reliability to belong to one of the training categories. In this study, we address the problem of removing OOD examples by estimating marginal density estimation using variational autoencoder (VAE). We also investigate other proper methods, such as temperature scaling, Gaussian discrimination analysis, and label smoothing. We use Chonnam National University (CNU) weeds dataset as the in ? distribution dataset and CIFAR-10, CalTeach as the OOD datasets. Quantitative results show that the proposed framework can reject the OOD test samples with a suitable threshold
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N. Dalal / 2005 / Histograms of oriented gradients for human detection / 2005 IEEE computer society conference on computer vision and pattern recognition
H. Bay / 2006 / Surf: Speeded up robust features / European conference on computer vision
T. Ahonen / 2006 / Face description with local binary patterns: Application to face recognition / EEE transactions on pattern analysis and machine intelligence 28(12):2037~2041
K. Alex / 2012 / Imagenet classification with deep convolutional neural networks / Advances in neural information processing systems :1097~1105
O. Russakovsky / 2015 / Imagenet large scale visual recognition challenge / International journal of computer vision 115(3):211~252
H. Bay / 2006 / Surf: Speeded up robust features / European conference on computer vision
T. Ahonen / 2006 / Face description with local binary patterns: Application to face recognition / EEE transactions on pattern analysis and machine intelligence 28(12):2037~2041
K. Alex / 2012 / Imagenet classification with deep convolutional neural networks / Advances in neural information processing systems :1097~1105
O. Russakovsky / 2015 / Imagenet large scale visual recognition challenge / International journal of computer vision 115(3):211~252
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