NegPrompt

用负提示让AI识别未知,开箱即用提升OOD检测

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 开源模型 🍴 复刻 7 🐛 待处理 8
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 62
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,MIT许可证,完全免费,可自行部署使用。

项目预览

NegPrompt 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类开源模型
开发团队mala-lab
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,MIT许可证,完全免费,可自行部署使用。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型foundation-models,out-of-distribution-detection,prompt-engineering,prompt-learning,vision-language-model
GitHub 星标★ 62
上线时间2024-03-15 00:00:00
代码更新2024-04-08
仓库体积7.5 MB
本站数据更新2026-11-10
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数7

项目介绍

NegPrompt 是 CVPR 2024 论文的官方实现,专注于解决深度学习模型在开放世界中的分布外(OOD)检测问题。它通过为每个类别学习一组可迁移的负提示(negative prompts),在视觉-语言模型(如 CLIP)的嵌入空间中,将分布内样本与分布外样本区分开来。该方法无需额外训练数据,仅利用类别名称和预训练模型,即可在多个基准数据集上实现优异的 OOD 检测性能。核心能力包括:基于提示学习的 OOD 检测框架、跨数据集的可迁移性、以及与现有 CLIP 模型的即插即用集成。项目代码基于 Python 和 PyTorch,提供训练和评估脚本,便于研究者复现和扩展。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 62

核心亮点

  • CVPR 2024 官方实现,方法有理论保证
  • 无需额外训练数据,直接利用预训练 CLIP 模型
  • 跨数据集可迁移性强,泛化能力突出

不足之处

  • 项目尚处早期,文档和社区支持待完善
  • 依赖预训练模型,对模型选择敏感

适用场景

  • 自动驾驶中识别未知障碍物
  • 医疗影像中检测训练集外的疾病模式
  • 安全监控中识别异常事件

替代项目

OpenCLIP、CLIP、MCM (Mahalanobis Distance-based)

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