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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种通过不确定性检测OOD样本的方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119048831B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411176202.1，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种通过不确定性检测OOD样本的方法是由林煜皓;颜成钢;孙垚棋;付莹;赵思成;盛熙淳设计研发完成，并于2024-08-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种通过不确定性检测OOD样本的方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种通过不确定性检测OOD样本的方法，首先进行数据集获取及预处理；然后构建并训练用于OOD检测的图像分类模型；设计OOD检测器，通过计算OOD样本的拒绝域R进行对OOD样本的检测；最后将待检测的图片输入训练好的骨干网络中提取特征，通过设计的OOD检测器实现OOD样本检测。本发明通过特征空间中的距离作为计算不确定性的参数，提供了不同视角下的OOD检测算法；不局限于通过单个类的距离来检测OOD样本，本算法对于信息的利用更加全面，充分利用了模型对于OOD样本的敏感性。

本发明授权一种通过不确定性检测OOD样本的方法在权利要求书中公布了：1.一种通过不确定性检测OOD样本的方法，其特征在于，包括步骤如下： 步骤1：数据集获取及预处理； 步骤2：构建并训练用于OOD检测的图像分类模型； 步骤3：设计OOD检测器，通过计算OOD样本的拒绝域R进行对OOD样本的检测，具体方法如下： 对OOD检测任务进行建模，考虑一个K分类的图像分类问题，令X为输入空间，假设分布内数据Din＝{xi,yi}由联合分布PX,Y定义在X×Y空间上；定义P0作为联合分布PX,Y在X上的边缘分布，则将OOD检测任务看作一个单样本的假设检验问题； 其中x是测试样本或者真实样本，以下统一用输入样本称呼，利用f的一部分即骨干网络函数g来构造检验统计量Tx,f，则上述假设检验问题拒绝域R能够写成：R＝{x:Tx,fγ}，其中γ是设定的检验统计量阈值； 通过训练好的骨干网络模型，将训练数据集Dtrain中的所有图片映射到特征空间将特征空间的所有特征向量分成K个子集，其中每个子集中的特征向量都属于同一类；计算每个子集的类中心： 其中，μi代表了每个子集的类中心，输入样本的特征向量远离特征空间则该输入样本被认定为OOD样本；故通过计算距离所有类中心的标准差作为检测OOD样本的手段，即： Tx,f＝stddigx,μi4 digx,μi＝||gx-μi||25 其中，stddigx,μi表示一种对于距离的一种不确定性，即距离所有类中心的标准差，digx,μi是输入样本距离μi的欧式距离； 步骤4：将待检测的图片输入训练好的骨干网络中提取特征，通过设计的OOD检测器实现OOD样本检测。

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