FrOoDo: Framework for Out-of-Distribution Detection

要約

FrOoDo は、デジタル病理学における Out-of-Distribution 検出タスクのための使いやすく柔軟なフレームワークです。
PyTorch の分類およびセグメンテーション モデルで使用でき、モジュール設計により簡単に拡張できます。
目標は、OoD 評価のタスクを自動化して、研究が新しいモデルの設計、新しい方法、または新しいデータセットの評価のいずれかの主な目標に集中できるようにすることです。
コードは https://github.com/MECLabTUDA/FrOoDo にあります。

要約(オリジナル)

FrOoDo is an easy-to-use and flexible framework for Out-of-Distribution detection tasks in digital pathology. It can be used with PyTorch classification and segmentation models, and its modular design allows for easy extension. The goal is to automate the task of OoD Evaluation such that research can focus on the main goal of either designing new models, new methods or evaluating a new dataset. The code can be found at https://github.com/MECLabTUDA/FrOoDo.

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