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降低基于YOLO的目标检测模型中的幻觉：重新审视分布外检测
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种联合检测器与过滤器的方法，解决了YOLO检测器在分布外数据集上的性能瓶颈，通过微调在自驾基准BDD-100K中显著减少了88%的幻觉错误。
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关键要点
- 本研究提出了一种联合检测器与过滤器的方法。
- 解决了YOLO检测器在分布外数据集上的性能瓶颈问题。
- 指出现有评估中的数据集存在ID对象误报，影响性能评估的准确性。
- 利用精心合成的OoD数据集对YOLO检测器进行微调。
- 在自驾基准BDD-100K中，整体幻觉错误减少了88%。
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