연구진은 기존 Out-of-Distribution (OOD) 탐지 방법의 한계를 극복하기 위해 동적으로 OOD 프로토타입을 학습하는 새로운 방법인 DynProto를 제안했어요.
DynProto는 쉽게 탐지 가능한 OOD 샘플을 앵커로 활용하여 유사한 샘플을 찾고, 이를 통해 ID 및 동적 OOD 프로토타입과의 유사도를 측정하여 정확한 OOD 탐지를 가능하게 해요.
ImageNet OOD 벤치마크에서 DynProto는 기존 방법보다 FPR95를 11.60% 줄이고 AUROC를 4.70% 향상시키는 등 뛰어난 성능을 보여줬어요.