2024-06-20[AAAI2024]Out-of-Distribution Detection in Long-Tailed Recognition with Calibrated Outlier Class Lea这篇文章设置的问题是：考虑长尾分布的训练集下，对测试集上的OOD样本进行检测。作者在训练集中引入了openset样本学习异常表征，以OCL（OutlierClassLearn）为baseline，训练时引入prototype方法，推理时对logits进行调整校准。问题背景DNNs会把OOD（out-of-distribution）样本误分类为ID（in-di