提案された新しいOOD検出フレームワークは、CLIPを活用してIDライクな外れ値を発見し、プロンプト学習を行うことで、最も難しいOODサンプルを特定する能力を向上させます。
CLIP-driven Outliers Synthesis (CLIP-OS) synthesizes reliable out-of-distribution (OOD) supervised signals to enhance the separability between in-distribution (ID) and OOD samples in few-shot scenarios.