预测准确性与可靠性：在分布转移下的分类与目标定位

BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-09-05T00:00:00Z

本研究探讨了自然分布转移对CNN在真实交通数据中的检测质量和置信度评估的影响。提出了一种新颖的数据集，包括恶劣天气场景和边界情况。研究发现在特定分布转移下，采用MC-Dropout的选择性整合可提升任务性能和置信度估计。