[2022 spring] CVPR 2021 MOS: Towards Scaling Out-of-distribution Detection for Large Semantic Space (20215533)

[ming1st]

The topic of paper is very interesting and the paper review is detailed and easy to understand. In the paper review Eng. version, there is no message in ‘Take home message.’ Thank you for introducing a good paper.

[jyunlee]

좋은 논문 리뷰 공유해주셔서 감사합니다. 글과 함께 적절한 그림과 수식이 포함되어있어 내용을 이해하는 데에 많은 도움이 되었습니다.

1. [한글 버전] Experimental setup 내 ImageNet-1K 데이터셋에 대한 설명 중 마침표가 누락된 부분이 있어 이를 수정하시면 좋을 것 같습니다.
2. [한글 버전] 오늘의 교훈 섹션 내 Instruction 문구 ("Please provide one-line (or 2~3 lines) message, which we can learn from this paper.") 가 남아있어, 이를 최종 버전에서는 삭제하시면 좋을 것 같습니다.
3. [한글 버전] Reference & Additional materials 부분에 Citation들을 추가하시면 좋을 것 같습니다.
4. [영어 버전] 전체적인 서술을 Bullet Points가 아닌 문장 형태로 진행하시면 더욱 글 완성도가 높아질 것 같습니다. 하지만 현재 버전도 충분히 필요한 내용은 다 포함되어 있기 때문에 내용 이해하는 것에 어려움은 없었습니다. :)
5. [영어 버전] Take home message 섹션 이후 부분도 완성하시면 좋을 것 같습니다.

좋은 글 공유해주셔서 감사합니다! 😃

[YeodongYoun95]

Out-of-distribution problem을 semantic segmentation을 통해 더 작은 문제들로 환원시켜 해결하는 방법, Others class에 대한 각 class score를 통해 기존 classifier에 없는 abnormal o.o.d. samples에 대한 해결책도 제기했다는 점이 신선하게 다가왔습니다. 좋은 논문 리뷰해주셔서 감사합니다.

1. 한글 버전에서는 idea에 대해 상세히 설명되어 있어 그 동기나 필요성을 쉽게 이해할 수 있는 반면, 영어 버전에서는 조금 설명이 부실한 것 같습니다. 해당 OOD problem이나 generalization에서 overfitting 문제를 피하기 위해 decision boundary를 더 간단히 만들기 위한 grouping이라는 아이디어가 중요한 만큼, 영어버전에서도 이를 언급해주시면 좋을 것 같습니다.

2. 전반적으로 한글 버전과 영어 버전의 글&그림 구성 및 내용이 다소 차이가 나는 것 같아, synchronize하는 것이 필요해보입니다.

감사합니다!