MCMPyTorch是基于NeurIPS 222论文《Delving into out-of-distribution detection with vision-language representations》的实现，它结合了视觉和语言表示学习。该方法针对异常检测问题，利用多模态（视觉与文本）数据，通过预训练的模型如MCM（Multi-modal Contrastive Model）对输入进行联合对比学习。该实现使用PyTorch框架，优化了异常样本的识别能力，通过实例间的相似度计算和区分机制，提升了在开放世界场景中的泛化性能。PyTorch implementation of MCM (Delving into out-of-distribution detection with vision-language representations), NeurIPS 2022