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深度图像质量评估指标对仿射变换的不变性
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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
本文介绍了一种自动检测预先训练的视觉分类器中分类错误的技术，通过分析分类器在各种转换下的不变性来建立分类器决策的置信度的度量。在多个数据集和分类器的实验中，展示了错误检测任务的新的最先进结果。同时，该技术也应用于新颖性检测场景，并展示了最先进的结果。
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关键要点
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本文介绍了一种自动检测视觉分类器中分类错误的技术。
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该技术对分类器形式不可知，仅需访问分类器对输入的响应。
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使用多个分类器响应生成的表示训练参数二元分类器（错误/正确）。
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通过分析分类器在各种转换下的不变性来建立决策置信度的度量。
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在多个数据集（STL-10、CIFAR-100、ImageNet）上展示了错误检测的最先进结果。
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该技术还应用于新颖性检测场景，并展示了最先进的结果。
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