Revisiting Out-of-Distribution Detection in Real-time Object Detection: From Benchmark Pitfalls to a New Mitigation Paradigm
重新审视实时目标检测中的分布外检测:从基准陷阱到新的缓解范式
AI总结 本文提出了一种新的训练时缓解范式,通过合成数据集减少目标检测中的分布外幻觉问题,有效降低YOLO模型的错误率。
Comments Accepted at IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI)