Oct, 2023
贝叶斯不确定性估计在离域物体检测中的应用
Out-of-distribution Object Detection through Bayesian Uncertainty Estimation
Tianhao Zhang, Shenglin Wang, Nidhal Bouaynaya, Radu Calinescu, Lyudmila Mihaylova
TL;DR基于预训练网络的提出高斯分布,通过权重参数抽样区分正常数据和超出分布的数据,证明我们的贝叶斯目标检测器在 BDD100k 和 VOC 数据集上的训练,并在 COCO2017 数据集上的评估中通过降低 FPR95 分数最多 8.19%和增加 AUROC 分数最多 13.94%来实现了令人满意的超出分布的辨别性能。