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    This paper introduces a novel approach for detecting out-of-distribution (OoD) objects in urban scenes, leveraging the codebook of a Vector Quantized Variational Autoencoder (VQ-VAE). By defining a set of in-distribution (ID) classes through the VQ-VAE codebook and measuring the distance between pixel features and the nearest codebook vector, we can assign anomaly scores to pixels and identify OoD objects with improved accu ... 전체 초록 보기
    #Anomaly Segmentation #Out-of distrubution #VQ-VAE

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