NegPrompt

用负提示让AI识别未知，开箱即用提升OOD检测

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。