我々のモデルは共有された畳み込み表現に基づいており、そこから3つの密な予測をする： i) 閉集合クラス事後P(y|x)、 ii) データセット事後P(din|x)、 iii) 非正規化データ尤度pˆ(x).

実験では、標準的な密な異常検出ベンチマークと、密なオープンセット性能のための新しい測定基準であるopen-mIoUの観点から、我々の貢献を評価した。我々の提案は、標準的なセマンティックセグメンテーションのベースラインよりも無視できる計算量にもかかわらず、最新の性能を達成した。

公式実装: https://github.com/matejgrcic/DenseHybrid