图像分类中的 OOD 鲁棒性的贝叶斯方法

 原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。

计算机视觉中的一个重要且尚未解决的问题是确保算法对图像域的变化具有稳健性。我们提出了一种基于贝叶斯方法的新颖 OOD 鲁棒性对象分类方法，扩展了组合神经网络 (CompNets)，并通过迭代优化在 OOD 场景中表现出很好的性能。

计算机视觉中的一个重要问题是确保算法对图像域的变化具有稳健性。研究人员提出了一种基于贝叶斯方法的新颖对象分类方法，通过迭代优化在OOD场景中表现出很好的性能。

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