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본 연구에서는 수중 음향 환경에서 학습되지 않은미지의 음향 신호를 효과적으로 탐지하기 위한 ODIN 기반의 이상 음원 탐지 프레임워크를 제안한다. 구체적으로, 사전 학습된 분류기의 소프트맥스 출력에 온도 스케일링과 입력 교란을 적용하여 훈련된 클래스와 미지의 클래스간의 출력 차이를 유도하고, 최대소프트맥스 확률을 이상 점수로 활용하여 이상 탐지를 수행한다.
In this paper, we propose an ODIN-based novelty detection framework to effectively identify unknownacoustic signals in underwater environments. Specifically, temperature scaling and input perturbation are applied to the softmax output of a pre-trained classifier to induce differences between known and unknown samples, and the calibrated maximum softmax probability is used as a novelty score to perform novelty detection.*표시는 필수 입력사항입니다.
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