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BAM: 盒子抽象监测对象检测中的实时 OoD 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
该论文提出了一种名为基于盒子抽象的监视器（BAM）的方法，用于将离群数据检测集成到物体检测深度神经网络中。实验证明BAM在离群数据检测方面相比最先进的方法有显著的性能提升。
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关键要点
- 该论文提出了一种名为基于盒子抽象的监视器（BAM）的方法。
- BAM用于将离群数据检测集成到物体检测深度神经网络中。
- 该方法通过使用一组凸盒子捕捉学习到的对象特征。
- 利用凸盒子之外的特征来确定离群数据。
- BAM被集成到基于Faster R-CNN的物体检测深度神经网络中。
- 实验证明BAM在离群数据检测方面相比最先进的方法有显著的性能提升。
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