CVPRApr, 2020

目标检测的多元置信度校准

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TL;DR提出了一种新的方法来测量并校准物体检测方法的偏置（或机器不准确）置信度估计，使用附加信息可以在图像位置和框比例方面获得校准的信心估计，并提出了一种新的度量方法来评估物体检测器的不准确性。
发现论文，激发创造
  • 目标检测的多类置信度和定位校准

    本文使用新的训练技术，利用预测不确定性联合校准多类置信度和边界框定位，在多个数据集中测试表明，该方法可以有效地提高现代物体检测方法的校准性能。

    Jun, 2023

  • 超越分类：目标检测中校准的定义与基于密度的估计

    该研究论文探讨了在深度神经网络中定义和估计检测校准误差的挑战，并提出了一种一致且可微的检测校准误差估计器，利用核密度估计，实验证明该估计器在保持相似检测性能的同时，对竞争的训练时和事后校准方法更为有效。

    Dec, 2023

  • 目标定位任务中的不确定性校准

    应用于自动驾驶和手术机器人等许多安全关键应用中，从对象检测模块获取预测不确定性以帮助支持安全决策是可取的。本文中我们介绍了一种方法用于解决单个对象定位任务的边界框的不确定性问题。我们使用现有技术来校准回归模型，实验表明所得出的校准模型得到了更可靠的不确定性估计。

    Nov, 2018

  • 从黑盒到白盒：在不同条件下检验置信度校准

    研究通过非最大抑制等后处理技术对物体检测模型信心率校准的影响，发现后处理技术高度影响信心率校准，导致过度信任且因此被错误校准的模型。

    Jan, 2021

  • 自动驾驶概率物体检测器的校准 —— 我们能信任你吗？

    本文提出三种实用方法，旨在显著减少激光雷达 3D 物体检测网络中不确定性的估计误差，以达到更加准确的不确定性校准，从而最大程度地提高安全性。

    Sep, 2019

  • 评估目标检测中的不确定性校准的理论和实践框架

    本研究提出了一个理论和实践框架，用于评估不确定性校准的对象检测系统，通过一系列的实验表明了所提出的不确定性校准度量的稳健性。

    Sep, 2023

  • 不确定性校准及其在物体检测中的应用

    本文讨论了使用现代神经网络进行多目标检测的方法，并考虑了该检测方法的不确定性。作者提出了一些对象定位的精度检测方法，并研究了对检测误差的影响。该文章还讨论了空间不确定性的问题，并介绍了一些校准方法。最后，作者结合以往方法，展示了在车辆自动驾驶等场景中实现定位校准的应用。

    Feb, 2023

  • 自动驾驶中多模态对齐偏差的目标检测重新校准方法

    多模式物体检测中的标定问题对传感器之间的融合至关重要，本研究通过实验证实了标定偏差对检测性能的严重影响，并提出基于语义分割的重新标定模型，以提高多模式标定偏差的性能和鲁棒性。

    May, 2024

  • 精度和置信度的桥梁：一种用于校准目标检测的训练时损失

    本文针对深度神经网络 (DNNs) 对于物体检测模型的校准问题，提出了一种新的辅助损失函数公式来对齐边界框类别置信度和准确性，并通过在多个基准数据集上的实验验证其有效性。

    Mar, 2023

  • 深度学习中的校准度量

    本文探讨了机器学习分类器中出现的过度置信和欠置信问题，介绍了衡量分类器置信度的度量标准 —— 准确率校准度，以及该度量标准不足的缺点；进而进行了一项全面的实证研究，并开源了一种度量方法的库。实证研究发现，不同的度量标准对于分类器校准度的优化与评价可能会带来截然不同的结论。

    Apr, 2019