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Your Data Is Not Perfect: Cross-Domain Out-of-Distribution Detection for Class-Imbalanced Data
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种新的类不平衡跨域分布外检测方法（CCOD），通过不确定性感知自适应语义对齐网络（UASA）构建标签驱动的原型，显著提升了检测性能，实验结果表明其优于现有方法。
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关键要点
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本研究提出了一种新的类不平衡跨域分布外检测方法（CCOD）。
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该方法通过不确定性感知自适应语义对齐网络（UASA）构建标签驱动的原型。
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CCOD显著提高了检测性能，尤其是在源域构建的原型用于目标分类时。
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实验结果表明，UASA在多个挑战性基准上超越了现有的先进方法。
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