M3OOD: Automatische Auswahl von multimodalen OOD‑Detektoren
Die Robustheit gegenüber Out‑of‑Distribution‑(OOD) Daten ist ein zentrales Problem moderner KI‑Systeme, besonders wenn sie in multimodalen Umgebungen arbeiten, die Video, Audio und Sensordaten kombinieren. Für jede Art von Verteilungsshift existieren zahlreiche OOD‑Detektoren, doch keiner von ihnen ist in allen Szenarien überlegen. Die Aufgabe, den besten Detektor automatisch zu wählen, ist schwierig, weil OOD‑Erkennung per Definition unüberwacht erfolgt und die Leistung von Modellen schwer vorherzusagen ist. Zudem ist ein systematisches Vergleichen neuer Daten oft teuer oder gar nicht praktikabel.
